Python 如何使用时间戳对数据帧进行上采样

我有这样一个数据帧（不关心NaN值）：

我想每20毫秒增加一次采样

我所做的是：

df = df.set_index('TIMESTAMP')
df = df.resample('20ms').ffill()

但我得到了一个错误：

Traceback (most recent call last):
sens_encoded = sens_encoded.resample('20ms').ffill()
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'

Traceback (most recent call last):
df.index = pd.to_datetime(df.index)
TypeError: <class 'tuple'> is not convertible to datetime

因此我尝试将时间戳转换为DateTime，它应该已经：

df = df.set_index('TIMESTAMP')
df.index = pd.to_datetime(df.index)   //Added this
df = df.resample('20ms').ffill()

但我得到了一个错误：

Traceback (most recent call last):
sens_encoded = sens_encoded.resample('20ms').ffill()
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'

Traceback (most recent call last):
df.index = pd.to_datetime(df.index)
TypeError: <class 'tuple'> is not convertible to datetime

---

df=pd.DataFrame（columns=[columns\u names]）

这应该可以做到：

df.set_index(pd.to_datetime(df.TIMESTAMP), inplace=True)
df = df.resample('20ms').ffill()

---

首先将

多索引的第一级设置为列，以删除断开的一级
多索引

为将不可解析的值转换为
NaT
添加参数
errors='concurve'
，如有必要，也可以先转换列，然后创建
DatetimeIndex
和最后一次
upsample
：

df.columns = df.columns.get_level_values(0)

df['TIMESTAMP'] = pd.to_datetime(df['TIMESTAMP'], errors='coerce')
df = df.set_index('TIMESTAMP').resample('20ms').ffill()

或：

如何工作。它给出了
'tuple'对象没有属性'lower'
@FrancescoPegoraro-如何工作
df['TIMESTAMP']=df['TIMESTAMP'].apply（pd.TIMESTAMP）
？第二个给出：
值错误：NaTType不支持dst
第三个给出：
类型错误：（“'DataFrame'对象不可调用”，“发生在索引（TIMESTAMP，）”）
请检查有问题的编辑，可能会有所帮助！不。它使“tuple”对象没有属性“lower”