Python 填充数据帧以填充边界

我试图创建一个函数来填充一个具有“datetime”索引的

数据帧

因此，我们的想法是在数据帧之前和/或之后添加一些“填充数据”，以使其适合给定的时间帧（
begin
和
end
）

先前已对输入数据帧进行了
重采样
d。
freq
参数与数据帧的采样频率相同

我对任何其他更“泛ASIC”的解决方案持开放态度

def pad_数据帧(
数据帧，
开始：datetime.datetime，
结束：datetime.datetime，
*,
列：列表[str]，
索引：str，
数据：可调用[[datetime.datetime]，任意]，
freq:datetime.timedelta，
):
first=df.axes[0][0]。to_pydatetime（）
last=df.axes[0][-1]。到_pydatetime（）
to_concat=[]
如果第一次>开始：
pre_df=pd.DataFrame(
列=列，
资料=[
数据（开始），
数据（first-datetime.timedelta（微秒=1）），
],
).set_索引（索引）
#TODO:修复
#{TypeError}仅对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但获得了“Index”的实例
附加到（预测向重采样（freq）.fillna（method=“nearest”））
附加到_concat.append（df）
如果最后一次<结束-频率：
post_df=pd.DataFrame(
列=列，数据=[数据（上次+频率），数据（结束）]
).set_索引（索引）
post_-df.index=pd.to_-datetime（post_-df.index，utc=True）
附加到（后测向重采样（freq）.fillna（method=“nearest”））
返回pd.concat（至_concat）

并且是这样使用的：

begin=datetime.fromisoformat（“2016-12-20 08:00:00+00:00”）
结束=日期时间。从ISOFORMAT（“2016-12-20 10:07:00+00:00”）
频率=时间增量（分钟=3）
df=一些其他函数（）
df=pad_数据帧(
df，
开始，
完,，
列=[“时间戳”，“计数”]，
index=“timestamp”，
数据=λdt:[dt，0]，
freq=freq，
)

这就是我所期望的：

         begin                    end
          |------------------------|

input             |----------------|
output    |ooooooo-----------------|

input     |----------------|
output    |-----------------ooooooo|

input             |-----------|
output    |ooooooo-------------oooo|

input     |------------------------|
output    |------------------------|


如果数据帧超出了
开始-结束
边界，我不确定我更喜欢什么：异常还是不填充。也许一个额外的布尔
strict
参数将是一个可接受的解决方案

现在，我的函数在重采样时出现了问题，但是在
pandas
世界中，也许一个完全不同的解决方案会更有意义。
好的，我找到了解决方案。
其想法是创建一个“空”DF，其所需周期在边界内。然后将其与输入DF“合并”。之后进行一点清理，就可以了


def get_frame_数据帧_之间(
开始：datetime.datetime，结束：datetime.datetime，频率：datetime.timedelta
)->数据帧：
min\u accepted\u freq=datetime.timedelta（分钟=1）
期间=(
pd.周期范围（开始、结束、频率=最小接受频率）
.to_frame（）
.重采样（频率）
.fillna（方法=“最近”）
.drop（列=[0]）
)
重现期
def pad_数据帧(
数据帧，
开始：datetime.datetime，
结束：datetime.datetime，
*,
填充值：dict[str，Any]，
freq:datetime.timedelta，
)->数据帧：
时段=获取帧与数据帧之间的间隔（开始、结束、频率）
out=pd.concat（[df.to_period（），periods]，轴=1）
out.index.name=df.index.name
out.fillna（value=fill\u值，inplace=True）
返回

使用它：

candle=pad\u数据帧(
df，
开始，
完,，
填充值={“计数”：0}，
freq=freq，
)