Question

我有一个数据框，其中包含每天以两小时为间隔测量的数据，但是缺少一些时间间隔。我的数据集如下所示：

if(!store.state.AppActiveUser.is_customer){
        if (!to.meta.authRequired && auth.isAuthenticated()) {
            router.push({ path: '/dashboard', name: 'dashboard', component: './views/DashboardAnalytics.vue' })
        }
    }else{
    if (!to.meta.authRequired && auth.isAuthenticated()) {
        router.push({ path: '/customer/dashboard', name: 'customer-dashboard', component: '@/views/apps/customerComponents/dashboard/DashboardAnalytics.vue' })
    }

我正在尝试插入缺失的时间间隔并用 Nan 填充它们的值。

2020-12-01 08:00:00 145.9
2020-12-01 10:00:00 100.0
2020-12-01 16:00:00 99.3
2020-12-01 18:00:00 91.0

我将感谢有关如何在 python 中实现这一目标的任何帮助，因为我是一个刚开始使用 python 的新手

Answer 1

创建 DatetimeIndex 并使用 DataFrame.asfreq：

print (df)

                  date    val
0  2020-12-01 08:00:00  145.9
1  2020-12-01 10:00:00  100.0
2  2020-12-01 16:00:00   99.3
3  2020-12-01 18:00:00   91.0

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

df = df.set_index('date').asfreq('2H')

print (df)
                       val
date                      
2020-12-01 08:00:00  145.9
2020-12-01 10:00:00  100.0
2020-12-01 12:00:00    NaN
2020-12-01 14:00:00    NaN
2020-12-01 16:00:00   99.3
2020-12-01 18:00:00   91.0

Answer 2

您可以尝试以下操作：

我为此使用了 datetime 和 timedelta，

from datetime import datetime, timedelta

# Asuming that the data is given like below.
data = ['2020-12-01 08:00:00 145.9',
'2020-12-01 10:00:00 100.0',
'2020-12-01 16:00:00 99.3',
'2020-12-01 18:00:00 91.0']

# initialize the start time using data[0]
date = data[0].split()[0].split('-')
time = data[0].split()[1].split(':')
start = datetime(int(date[0]), int(date[1]), int(date[2]), int(time[0]), int(time[1]), int(time[2]))

newdata = []
newdata.append(data[0])

i = 1
while i < len(data):
    cur = start
    nxt = start + timedelta(hours=2)
    
    if (str(nxt) != (data[i].split()[0] + ' ' + data[i].split()[1])):
        newdata.append(str(nxt) + ' NaN')
    else:
        newdata.append(data[i])
        i+=1
        
    start = nxt
    
newdata

注意： temedelta(hours=2) 会将现有时间增加 2 小时。

Answer 3

假设你的 df 看起来像

              datetime  value
0  2020-12-01T08:00:00  145.9
1  2020-12-01T10:00:00  100.0
2  2020-12-01T16:00:00   99.3
3  2020-12-01T18:00:00   91.0

确保 datetime 列是 dtype datetime;

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

以便您现在可以重新采样到每 2 小时一次的频率：

df.resample('2H', on='datetime').mean()

                     value
datetime                  
2020-12-01 08:00:00  145.9
2020-12-01 10:00:00  100.0
2020-12-01 12:00:00    NaN
2020-12-01 14:00:00    NaN
2020-12-01 16:00:00   99.3
2020-12-01 18:00:00   91.0

请注意，如果您的 df 已有日期时间索引，则不需要设置 on= 关键字。重采样产生的 df 将有一个日期时间索引。

另请注意，我使用 .mean() 作为 aggfunc，这意味着如果您在两个小时的时间间隔内有多个值，您将获得平均值。

将缺失的时间戳行添加到数据帧

3 个答案: