Python 在特定时间序列中插入缺少的行
我有一个特定的时间序列数据集,如下所示Python 在特定时间序列中插入缺少的行,python,pandas,timestamp,Python,Pandas,Timestamp,我有一个特定的时间序列数据集,如下所示 0 2018-01-01 00:00:00+00:00 ... 1 2018-01-01 00:10:00+00:00 ... 2 2018-01-01 00:20:00+00:00 ... 3 2018-01-01 00:30:00+00:00
0 2018-01-01 00:00:00+00:00 ...
1 2018-01-01 00:10:00+00:00 ...
2 2018-01-01 00:20:00+00:00 ...
3 2018-01-01 00:30:00+00:00 ...
4 2018-01-01 00:50:00+00:00 ...
5 2018-01-01 01:00:00+00:00 ...
6 2018-01-01 01:20:00+00:00 ...
7 2018-01-01 01:40:00+00:00 ...
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但是,数据集中缺少一些行。
我搜索了如何为这个特定的数据集插入行,但没有找到任何有用的帮助。在这个数据集中,我们必须添加每10分钟有一个条目的行,其他列应该有Nan值
有什么想法吗?首先创建
DatetimeIndex
并调用:
首先创建
DatetimeIndex
并调用:
嗨,欢迎来到苏。如果你能展示一些你尝试的代码,那就太好了。嗨,欢迎来到SO。如果你能展示一些你尝试的代码,那就太好了?
print (df)
date_col value
0 2018-01-01 00:00:00+00:00 4
1 2018-01-01 00:10:00+00:00 9
2 2018-01-01 00:20:00+00:00 1
3 2018-01-01 00:30:00+00:00 6
4 2018-01-01 00:50:00+00:00 3
5 2018-01-01 01:00:00+00:00 4
6 2018-01-01 01:20:00+00:00 5
7 2018-01-01 01:40:00+00:00 0
#if necessary
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'])
df = df.set_index('date_col').asfreq('10Min')
print (df)
value
date_col
2018-01-01 00:00:00+00:00 4.0
2018-01-01 00:10:00+00:00 9.0
2018-01-01 00:20:00+00:00 1.0
2018-01-01 00:30:00+00:00 6.0
2018-01-01 00:40:00+00:00 NaN
2018-01-01 00:50:00+00:00 3.0
2018-01-01 01:00:00+00:00 4.0
2018-01-01 01:10:00+00:00 NaN
2018-01-01 01:20:00+00:00 5.0
2018-01-01 01:30:00+00:00 NaN
2018-01-01 01:40:00+00:00 0.0