Pandas Interpolieren Datenrahmen mit neuer Länge

Question

Ich habe einen Datenrahmen mit Spalten von Datetime, lat, lon, z. Ich lese die Daten aus einer CSV-Datei ein, so dass der Zeitraum für die Datumsangaben nicht funktioniert. Die Zeiten sind in 6-Stunden-Intervallen, aber ich möchte die Daten linear in stündliche Intervalle interpolieren.

Go von

 'A'    'B' 'C' 'D' 
0 2010-09-13 18:00:00 16.3 -78.5 1 
1 2010-09-14 00:00:00 16.6 -79.8 6 
2 2010-09-14 06:00:00 17.0 -81.1 12 

Um

 'A'    'B' 'C' 'D' 
1 2010-09-13 18:00:00 16.3 -78.5 1  
2 2010-09-13 19:00:00 16.35 -78.7 2 
3 2010-09-13 20:00:00 16.4 -78.9 3 
4 2010-09-13 21:00:00 16.45 -79.1 4 
5 2010-09-13 22:00:00 16.5 -79.3 5 
.... 

Ich habe versucht, den interpolieren Befehl, aber es gibt keine Argumente für eine neue Länge des Datenrahmens.

df.interpolate(method='linear') 

Ich dachte, dass ich .loc aufzunehmen 5 Reihen von Nans zwischen jeder Zeile in dem Datenrahmen und dann die Interpolation Funktion nutzen könnte, aber das scheint wie eine schlechte Abhilfe.

Lösung Die Verwendung von DatetimeIndex eliminiert die Zuordnung zu den anderen Spalten, wenn Ihre ursprüngliche Spalte nicht als datetime importiert wurde.

i = pd.DatetimeIndex(start=df['A'].min(), end=df['A'].max(), freq='H') 
df = df.reindex(i).interpolate() 
print(df) 

Gibt die richtige Antwort.

Answer 1

i = pd.DatetimeIndex(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='H') 
df = df.reindex(i).interpolate() 
print(df) 

Ausgänge

2010-09-13 18:00:00 16.300000 -78.500000 
2010-09-13 19:00:00 16.350000 -78.716667 
2010-09-13 20:00:00 16.400000 -78.933333 
2010-09-13 21:00:00 16.450000 -79.150000 
2010-09-13 22:00:00 16.500000 -79.366667 

1. Erstellen eines neuen Index mit der gewünschten Frequenz unter Verwendung DatetimeIndex (docs).

2. reindex (docs) mit diesem neuen Index. Standardmäßig sind die Werte für neue Indizes np.nan.

3. interpolate (docs), um diese fehlenden Werte auszufüllen. Sie können die method Kwarg angeben, um zu bestimmen, wie die Interpolation durchgeführt wird.