pandas - 将 Pandas 数据帧转换为时间序列

Question

我有一个熊猫数据框：

Out[57]: 
      lastrun           rate
0   2013-11-04 12:15:02   0
1   2013-11-04 13:14:50   4
2   2013-11-04 14:14:48   10
3   2013-11-04 16:14:59   16

我想将其转换为每小时时间序列并插入缺失值（15:00），以便最终得到：

2013-11-04 12:00:00   0
2013-11-04 13:00:00   4
2013-11-04 14:00:00   10
2013-11-04 15:00:00   13
2013-11-04 16:00:00   16

如何将数据帧数据转换/映射到 Pandas 中的时间序列？

Answer 1

假设您的“lastrun”有日期时间对象：

In [22]: s = df.set_index('lastrun').resample('H')['rate']
In [23]: s
Out[23]: 
lastrun
2013-11-04 12:00:00     0
2013-11-04 13:00:00     4
2013-11-04 14:00:00    10
2013-11-04 15:00:00   NaN
2013-11-04 16:00:00    16
Freq: H, dtype: float64

In [24]: s.interpolate()
Out[24]: 
lastrun
2013-11-04 12:00:00     0
2013-11-04 13:00:00     4
2013-11-04 14:00:00    10
2013-11-04 15:00:00    13
2013-11-04 16:00:00    16
Freq: H, dtype: int64

那就是如果你想要线性插值。在即将发布的 .13 版本中还有更多选项！