python - 重新采样数据帧，插入 NaN 并返回数据帧

Question

我有一个数据框df，其中包含 3 小时内的数据：

index              , values
2003-01-01 00:00:00, 2.0    
2003-01-01 03:00:00, 1.8    
2003-01-01 06:00:00, 1.4    
2003-01-01 09:00:00, 1.1
....    

我想每小时重新采样一次数据，并在两者之间线性插入缺失值。我可以实现类似的东西，用 填充缺失的值.bfill()，它看起来像这样：

df2 = df.resample('H').bfill()

我试图改变它来完成我的任务，如下所示：

df2 = df.resample('H')
df2.interpolate(method='linear', axis=0, inplace=True)

但df2 = df.resample('H')相比之下，df2 = df.resample('H').bfill()不返回数据框对象，而是一个pandas.core.resample.DatetimeIndexResampler object.

你知道我怎么做重采样和插值吗？你还有其他工作吗？肿瘤坏死因子

Answer 1

我发现，我可以附加我的初始方法，.interpolate()它会起作用：

df2 = df.resample('H').interpolate()
df2.interpolate(method='linear', axis=0, inplace=True)