重新采样的熊猫数据框日期时间对齐

Question

我有3个重新采样的pandas数据框，它们使用的是按日期时间索引的相同数据。

每个数据帧都使用不同的时间帧（例如30分钟/ 60分钟/ 240分钟）进行重新采样。

2个数据帧已正确对齐并在日期时间对齐，因为它们具有相等的行数（20），但是第3个数据帧只有12行，因为没有足够的数据来创建20行重采样到240分钟。

如何调整240分钟数据框，使日期时间与其他2个数据框对齐？

例如，30分钟数据帧中的第二行等于60分钟数据帧中的对应行，60分钟数据帧中的每4行应等于240分钟数据帧中的对应行，但事实并非如此，因为240分钟数据帧已重新采样日期时间有所不同，因为没有足够的数据来创建20行。

Answer 1

如果您只是尝试将不同的数据集与一个索引对齐，则可以使用pd.concat。

import pandas as pd

periods = 12.5 * 240
index = pd.date_range(start='1/1/2018', periods=periods, freq="min")

data = pd.DataFrame(list(range(int(periods))), index=index)

df1 = data.resample('30min').asfreq()
df2 = data.resample('60min').asfreq()
df3 = data.resample('240min').asfreq()

df4 = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)
print(df4)

输出：

2018-01-01 00:00:00     0     0.0     0.0
2018-01-01 00:30:00    30     NaN     NaN
2018-01-01 01:00:00    60    60.0     NaN
2018-01-01 01:30:00    90     NaN     NaN
2018-01-01 02:00:00   120   120.0     NaN
...                   ...     ...     ...
2018-01-02 23:30:00  2850     NaN     NaN
2018-01-03 00:00:00  2880  2880.0  2880.0
2018-01-03 00:30:00  2910     NaN     NaN
2018-01-03 01:00:00  2940  2940.0     NaN
2018-01-03 01:30:00  2970     NaN     NaN