Pandas 熊猫中的重采样和线性插值

我有一个包含

Id、DateTime和Value

列的数据。数据应该每10分钟收集一次。但是，有些数据的间隔超过10分钟（例如，间隔超过20分钟、1小时、2小时）。收集了整整一个月的数据。我想在我的

值列

上使用重新采样和线性插值，以便每个

值列

包含固定时间间隔的数据（比如每1小时和（每周）

这是我的样本数据

 Id DateTime              Value
20  2018-04-08 00:28:52     10
20  2018-04-08 00:38:34     11  
20  2018-04-08 00:48:57     9
20  2018-04-08 01:18:22     7   
............................
205  2018-04-08 01:08:28    11
205  2018-04-08 01:18:33    13
205  2018-04-08 01:27:22    8
205  2018-04-08 01:37:02    7
205  2018-04-08 01:56:44    6
205  2018-04-08 02:16:14    10

.....
2053  2018-04-08 02:06:03   11
2053  2018-04-08 02:17:10   12
2053  2018-04-08 02:26:33   8
2053  2018-04-08 02:36:53   9
2053  2018-04-08 03:26:33   13

有什么建议吗？ 谢谢

我认为需要：

print (df)

      Id            DateTime  Value
0     20 2018-04-08 00:28:52     10
1     20 2018-04-08 00:38:34     11
2     20 2018-04-08 00:48:57      9
3     20 2018-04-08 01:18:22      7
4    205 2018-04-08 01:08:28     11
5    205 2018-04-08 01:18:33     13
6    205 2018-04-08 01:27:22      8
7    205 2018-04-08 01:37:02      7
8    205 2018-04-08 01:56:44      6
9    205 2018-04-08 02:16:14     10
10  2053 2018-04-08 10:06:03     11
11  2053 2018-04-08 10:17:10     12
12  2053 2018-04-08 10:26:33      8
13  2053 2018-04-08 10:36:53      9
14  2053 2018-04-08 10:26:33     13

---

编辑：

如果需要对每个组重新采样，还可以为每个唯一的

Id

s添加

groupby

for same

DatetimeIndex

：

df = df.set_index('DateTime').groupby('Id')['Value'].resample('1H').mean()
mux = pd.MultiIndex.from_product([df.index.levels[0], pd.date_range(df.index.levels[1].min(), df.index.levels[1].max(), freq='h')])
df = df.reindex(mux)
df = df.groupby(level=0).apply(lambda x: x.interpolate())

---

如果需要，另一种解决方案是分别插入每组：

df = (df.set_index('DateTime')
       .groupby('Id')['Value']
       .resample('1H')
       .mean()
       .groupby(level=0)
       .apply(lambda x: x.interpolate()))

print (df)


Id    DateTime           
20    2018-04-08 00:00:00    10.0
      2018-04-08 01:00:00     7.0
205   2018-04-08 01:00:00     9.0
      2018-04-08 02:00:00    10.0
2053  2018-04-08 10:00:00    10.6
Name: Value, dtype: float64

---

正在重新采样哪些数据？您是否需要

df.set_index（'DateTime'）.resample（'1H'）.mean（）

？谢谢，但此重新采样是否独立于Id？可能我需要先使用

Id

对

groupby

进行分组，然后再对其进行重采样？@user3280146-如果还需要对每个Id进行数据重采样，这并不容易，但如果需要对每个

Id

进行相同的日期时间，则需要使用

multi-index

重新编制索引，最后对每个组进行

插值
print (df)

20    2018-04-08 00:00:00    10.0
      2018-04-08 01:00:00     7.0
      2018-04-08 02:00:00     7.0
      2018-04-08 03:00:00     7.0
      2018-04-08 04:00:00     7.0
      2018-04-08 05:00:00     7.0
      2018-04-08 06:00:00     7.0
      2018-04-08 07:00:00     7.0
      2018-04-08 08:00:00     7.0
      2018-04-08 09:00:00     7.0
      2018-04-08 10:00:00     7.0
205   2018-04-08 00:00:00     NaN
      2018-04-08 01:00:00     9.0
      2018-04-08 02:00:00    10.0
      2018-04-08 03:00:00    10.0
      2018-04-08 04:00:00    10.0
      2018-04-08 05:00:00    10.0
      2018-04-08 06:00:00    10.0
      2018-04-08 07:00:00    10.0
      2018-04-08 08:00:00    10.0
      2018-04-08 09:00:00    10.0
      2018-04-08 10:00:00    10.0
2053  2018-04-08 00:00:00     NaN
      2018-04-08 01:00:00     NaN
      2018-04-08 02:00:00     NaN
      ... 
      2018-04-08 07:00:00     NaN
      2018-04-08 08:00:00     NaN
      2018-04-08 09:00:00     NaN
      2018-04-08 10:00:00    10.6
Name: Value, dtype: float64

df = (df.set_index('DateTime')
       .groupby('Id')['Value']
       .resample('1H')
       .mean()
       .groupby(level=0)
       .apply(lambda x: x.interpolate()))

print (df)


Id    DateTime           
20    2018-04-08 00:00:00    10.0
      2018-04-08 01:00:00     7.0
205   2018-04-08 01:00:00     9.0
      2018-04-08 02:00:00    10.0
2053  2018-04-08 10:00:00    10.6
Name: Value, dtype: float64