如何将小时数据转换为分钟数据？

Question

我的数据如下（一天中有20条数据）

我希望此小时数据（20）最小化数据（20 * 60 = 1200）

    date        number  name          div   a
0   2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  234.0
1   2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  -420.0
2   2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  -318.0
3   2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  -161.0
4   2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  -205.0
5   2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  13.0
6   2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  538.0
7   2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  632.0
8   2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  604.0
9   2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  808.0
10  2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  565.0
11  2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  774.0
12  2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  1292.0
13  2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  927.0
14  2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  1205.0
15  2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  1133.0
16  2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  2229.0
17  2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  1840.0
18  2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  653.0
19  2008-01-01  150.0   서울역(150)    승차  -294.0
20  2008-01-01  151.0   시청(151) 승차  96.0

我可以将此小时数据转换为分钟数据吗？

我尝试过lstm模型->回归模型不起作用

如下所示

y = p # p is predicted value with lstm model 
x = list(range(len(p)))
x = np.reshape(x, (-1, 1))
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, train_size=.8, shuffle=False)
from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression() 
model.fit(X_train, y_train)