Pandas 重建缺失数据

我有时间序列数据，其值表示自上次接收信号以来的时间（毫秒）

诸如此类：

Time (ms)
750
758
755
738       
718
>2204
727
702
695
697
701

在我的问题中，我知道值2204是传感器在一个时间内累积的三个值。如何使此任务自动化？这项任务背后的数学原理是什么？我想用线性插值，但我不知道如何使一个值变成三个值。 我有超过3000万行，那么在这个系列中一切都是可能的。 我在用熊猫

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谢谢

假设您的数据是平滑的且不会突然变化，您可以使用异常值检测来定位累积值。让

s

成为您的系列，然后：

times = np.round(s / s.shift())
s[times > 1]
# 5    2204

您还可以估计重复次数：

times[times>1]
# 5    3.0

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对于未排序的值，您可以调整点：如我们所见，我需要插值一个非周期性的时间序列数据。