Python 每小时插入15分钟的日期时间

我有一个数据框，有3列，其中第一列是datetime

看起来像这样

Datetime            Level1   Level2
2016-02-24 01:00    12       15
2016-02-24 02:00    14       13
2016-02-24 03:00    8        12

现在我想在每小时值之间添加15分钟间隔值。但是，Level1和Level2的值与前一个小时的值相同。应该是这样的：

Datetime            Level1   Level2
2016-02-24 01:00    12       15
2016-02-24 01:15    12       15
2016-02-24 01:30    12       15
2016-02-24 01:45    12       15
2016-02-24 02:00    14       13
2016-02-24 02:15    14       13
2016-02-24 02:30    14       13
2016-02-24 02:45    14       13
2016-02-24 03:00    8        12
2016-02-24 03:15    8        12
2016-02-24 03:30    8        12
2016-02-24 03:45    8        12

---

我想不出一个合适的方法来做这件事

您可以创建原始数据帧的副本，其中将

Datetime

列每列增加15分钟，然后使用后跟获得最终结果：

from datetime import timedelta
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data=[['2016-02-24 01:00', 12, 15],
          ['2016-02-24 02:00', 14, 13],
          ['2016-02-24 03:00',  8, 12]],
    columns=['Datetime', 'Level1', 'Level2']
)
df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Datetime'])

intervals = [df]
while len(intervals) < 4:
    new = intervals[-1].copy()
    new['Datetime'] += timedelta(minutes=15)
    intervals.append(new)

result = pd.concat(intervals).sort_values(by='Datetime')

从日期时间导入时间增量
作为pd进口熊猫
df=pd.DataFrame(
数据=['2016-02-24 01:00'，12,15]，
['2016-02-24 02:00', 14, 13],
['2016-02-24 03:00',  8, 12]],
列=['Datetime'，'Level1'，'Level2']
)
df['Datetime']=pd.to_Datetime（df['Datetime']）
间隔=[df]
而len（间隔）<4：
新建=间隔[-1]。复制（）
新['Datetime']+=timedelta（分钟=15）
间隔。追加（新）
结果=pd.concat（interval）.sort_值（按class='Datetime'）

将datetime设置为索引（转换为datetime后），并使用asfreq方法和正向填充，用以前的值填充空值：

#thanks to @a_guest for the cleaned sample data

df = pd.DataFrame(
    data=[['2016-02-24 01:00', 12, 15],
          ['2016-02-24 02:00', 14, 13],
          ['2016-02-24 03:00',  8, 12]],
    columns=['Datetime', 'Level1', 'Level2']
)
df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Datetime'])

df = df.set_index('Datetime')

df.asfreq('15min',method='pad')

                 Level1 Level2
Datetime        
2016-02-24 01:00:00 12  15
2016-02-24 01:15:00 12  15
2016-02-24 01:30:00 12  15
2016-02-24 01:45:00 12  15
2016-02-24 02:00:00 14  13
2016-02-24 02:15:00 14  13
2016-02-24 02:30:00 14  13
2016-02-24 02:45:00 14  13
2016-02-24 03:00:00 8   12

NB：你的问题是时间间隔为15分钟，你的最新时间是下午3点，而不是下午4点，这在你的数据中是共享的