Python-使用第一个返回NaN的下采样

我正在尝试使用pandas，使用how='first'从几秒钟到几分钟对船只跟踪数据进行重采样。数据帧称为hg1s。唯一的ID称为MMSI。日期时间索引是TX_DTTM。以下是一个数据示例：

            TX_DTTM       MMSI        LAT        LON         NS
2013-10-01 00:00:02  367542760  29.660550 -94.974195         15   
2013-10-01 00:00:04  367542760  29.660550 -94.974195         15   
2013-10-01 00:00:07  367451120  29.614161 -94.954459          0   
2013-10-01 00:00:15  367542760  29.660210 -94.974069         15   
2013-10-01 00:00:13  367542760  29.660210 -94.974069         15   

要重新采样的代码：

hg1s1min = hg1s.groupby('MMSI').resample('1Min', how='first')

以及输出的数据样本：

 hg1s1min[20000:20004]
             MMSI             TX_DTTM                  NS      LAT  LON
        367448060 2013-10-21 00:42:00                 NaN      NaN  NaN        
                  2013-10-21 00:43:00                 NaN      NaN  NaN        
                  2013-10-21 00:44:00                 NaN      NaN  NaN      
                  2013-10-21 00:45:00                 NaN      NaN  NaN   

假设每分钟内有几个数据点是安全的，所以我不明白为什么这个方法没有拾取第一条记录。我查看了这个链接：因为它似乎与我的问题相似。我试着通过label='left'和label='right'，但都没有成功

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如何在每分钟内为每个MMSI返回第一条记录？

事实证明，问题不在于方法，而在于我对数据的假设。大数据集为一个月，即44640分钟。虽然我的数据集中的每条记录都有相关的值，但在时间上并没有100%的重叠。在这种情况下，MMSI=367448060出现在2013-10-17 23:24:31，再次出现在2013-10-29 20:57:32。在这两个数据点之间，没有要采样的数据，因此产生了一个NaN，这是正确的。

事实证明，问题不在于方法，而在于我对数据的假设。大数据集为一个月，即44640分钟。虽然我的数据集中的每条记录都有相关的值，但在时间上并没有100%的重叠。在这种情况下，MMSI=367448060出现在2013-10-17 23:24:31，再次出现在2013-10-29 20:57:32。在这两个数据点之间，没有要采样的数据，这导致了一个NaN，这是正确的。

我似乎无法在提供的小样本数据上复制这个问题。你能举一个简单的例子来说明

NaN

s吗？我似乎无法在提供的小样本数据上重复这个问题。你能给出一个演示

NaN

s的简单示例吗？