8

我有以下df：

Timestamp                            A      B      C     ...     
2014-11-09 00:00:00                     NaN     1      NaN   NaN      
2014-11-09 00:00:00                      2     NaN     NaN   NaN             
2014-11-09 00:00:00                     NaN    NaN     3     NaN   
2014-11-09 08:24:00                     NaN    NaN     1     NaN         
2014-11-09 08:24:00                     105    NaN     NaN   NaN           
2014-11-09 09:19:00                     NaN    NaN     23    NaN

我想做以下几点：

Timestamp                            A      B      C     ...     
2014-11-09 00:00:00                  2      1      3     NaN      
2014-11-09 00:01:00                  NaN    NaN    NaN   NaN
2014-11-09 00:02:00                  NaN    NaN    NaN   NaN
...                                  NaN    NaN    NaN   NaN
2014-11-09 08:23:00                  NaN    NaN    NaN   NaN
2014-11-09 08:24:00                  105    NaN     1    NaN         
2014-11-09 08:25:00                  NaN    NaN     NaN  NaN     
2014-11-09 08:26:00                  NaN    NaN     NaN  NaN
2014-11-09 08:27:00                  NaN    NaN     NaN  NaN      
...                                  NaN    NaN     NaN  NaN      
2014-11-09 09:18:00                  NaN    NaN     NaN  NaN  
2014-11-09 09:19:00                  NaN    NaN     23   NaN

那就是：我想合并具有相同时间戳的列（我有 17 列），以 1 分钟的粒度重新采样，对于那些没有值的列，我想要 NaN。

我从以下方式开始：

df.groupby('Timestamp').sum()

和

df = df.resample('1Min', how='max')

但我收到以下错误：

ValueError: cannot reindex from a duplicate axis

我怎么解决这个问题？我只是在学习 Python，所以我根本没有经验。

谢谢！

4

1 回答 1

8

假设你有你的Timestampas 索引，你需要先做 resample ，reset_index然后再做 a groupby，这里是工作样本：

import pandas as pd

df
                       A   B   C  ...
Timestamp                            
2014-11-09 00:00:00  NaN   1 NaN  NaN
2014-11-09 00:00:00    2 NaN NaN  NaN
2014-11-09 00:00:00  NaN NaN   3  NaN
2014-11-09 08:24:00  NaN NaN   1  NaN
2014-11-09 08:24:00  105 NaN NaN  NaN
2014-11-09 09:19:00  NaN NaN  23  NaN

df.resample('1Min', how='max').reset_index().groupby('Timestamp').sum()

                      A   B   C  ...
Timestamp                           
2014-11-09 00:00:00   2   1   3  NaN
2014-11-09 00:01:00 NaN NaN NaN  NaN
2014-11-09 00:02:00 NaN NaN NaN  NaN
2014-11-09 00:03:00 NaN NaN NaN  NaN
2014-11-09 00:04:00 NaN NaN NaN  NaN
...
2014-11-09 09:17:00 NaN NaN NaN  NaN
2014-11-09 09:18:00 NaN NaN NaN  NaN
2014-11-09 09:19:00 NaN NaN  23  NaN

希望这可以帮助。

更新：

正如评论中所说，您的“时间戳”不是日期时间，可能是字符串，因此您无法通过 DatetimeIndex 重新采样，只需 reset_index 并将其转换为如下所示：

df = df.reset_index()
df['ts'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
# 'ts' is now datetime of 'Timestamp', you just need to set it to index
df = df.set_index('ts')
...

现在只需再次运行之前的代码，但将 'Timestamp' 替换为 'ts' 就可以了。

于 2014-12-30T20:12:42.370 回答