Python 熊猫数据帧：使用线性插值重新采样

我试图得到一个相当基本的重采样方法来处理熊猫数据帧。我的数据帧df由datetime条目索引并包含价格

                               price
datetime                            
2000-08-16 09:29:55.755000  7.302786
2000-08-16 09:30:10.642000  7.304059
2000-08-16 09:30:26.598000  7.304435
2000-08-16 09:30:41.372000  7.304314
2000-08-16 09:30:56.718000  7.304334

我想把取样时间缩短到5分钟。使用

df.resample(rule='5Min',how='last',closed='left')

在我的数据中，取最靠近左侧的5分钟倍数；同样地

df.resample(rule='5Min',how='first',closed='left')

将闭合点向右移动。 但是，我希望在点的左侧和右侧之间进行线性插值，例如，如果我的df包含两个连续条目

time t1, price p1
time t2, price p2

及

---

尝试创建两个单独的数据帧，

reset_index

它们（因此它们具有相同的数字索引），

fillna

它们，然后对df1和df2进行计算。e、 g:

df1 = df.resample(rule='5Min',how='last',closed='left').reset_index().fillna(method='ffill')
df2 = df.resample(rule='5Min',how='first',closed='left').reset_index().fillna(method='ffill')

dt = df1.datetime - df2.datetime
px_fld = df1.price + ...

---

像这样的问题应该可以解决问题。

有一个问题，但没有得到一个好的答案。同时，另一个问题得到了一些更好的答案，例如，谢谢你的回答。但是，dt=df1.datetime-df2.datetime没有定义。这是什么意思？它是在

dt=df1.datetime-df2.datetime

中定义的，或者您是指其他内容吗？对不起，我的意思是，由于我们使用了重置索引，df1.datetime给出了一个错误。然而，仅仅使用df1['index']就可以完全按照您所说的那样工作。非常感谢！啊，我明白了。我在想，因为最初的df将“datetime”作为索引名，它将继续使用。很抱歉，但很高兴你找到了答案。我也需要这样做，但由于答案不完整，我遇到了麻烦。我的尝试是这样的

val=df1.value+（df0.timestamp-df1.timestamp）/（df2.timestamp-df1.timestamp）*（df2.value-df1.value）

。我看不出df1.datetime-df2.datetime有什么用处。

time t, price p1+(t-t1)/(t2-t1)*(p2-p1)

df1 = df.resample(rule='5Min',how='last',closed='left').reset_index().fillna(method='ffill')
df2 = df.resample(rule='5Min',how='first',closed='left').reset_index().fillna(method='ffill')

dt = df1.datetime - df2.datetime
px_fld = df1.price + ...