Python 用Pandas级数线性插值数据

我是熊猫队的新手，在插值系列数据方面遇到了麻烦

我有一些CSV数据，看起来像：

ts = pd.Series(L2.values, time)
        t                  L2
    0   1480438222797   9.7861227923056670618962016306
    1   1480438222817   9.7861227923056670618962016306
    2   1480438222838   9.7861227923056670618962016306
    3   1480438222858   9.7861227923056670618962016306
    4   1480438222877   9.7861227923056670618962016306
    ....

我想将时间间隔更改为20ms间隔，并基于旧的ts L2数据对新rs时间间隔的L2进行线性插值。 使用熊猫，我尝试过：

rs = ts.resample('20ms').mean()

它成功地将时间转换为正确的间隔格式。然后我试试看

rs = rs.interpolate(method='time')

插入数据，但“rs”的L2值最终与原始“ts”值完全相同

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我发现这是Stackoverflow上其他几个人的解决方案，但它对我不起作用，所以我不知道为什么。任何帮助都将不胜感激！：）

你的样本数据都是一样的。所以插值会得到所有相同的值。啊，对不起，这个数据不能代表我正在使用的数据。我正在处理数十万行，rs.equals（ts）=true。