熊猫重新采样插值产生NaN
内含物
从这个例子修改：
import io
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = io.StringIO('''\
Values
1992-08-27 07:46:48,1
1992-08-27 08:00:48,2
1992-08-27 08:33:48,4
1992-08-27 08:43:48,3
1992-08-27 08:48:48,1
1992-08-27 08:51:48,5
1992-08-27 08:53:48,4
1992-08-27 08:56:48,2
1992-08-27 09:03:48,1
''')
s = pd.read_csv(data, squeeze=True)
s.index = pd.to_datetime(s.index)
res = s.resample('4s').interpolate('linear')
print(res)
plt.plot(res, '.-')
plt.plot(s, 'o')
plt.grid(True)
它按预期工作：
1992-08-27 07:46:48 1.000000
1992-08-27 07:46:52 1.004762
1992-08-27 07:46:56 1.009524
1992-08-27 07:47:00 1.014286
1992-08-27 07:47:04 1.019048
1992-08-27 07:47:08 1.023810
1992-08-27 07:47:12 1.028571
....
但是，如果我将重采样更改为'5s'，则只会产生NaN：
1992-08-27 07:46:45 NaN
1992-08-27 07:46:50 NaN
1992-08-27 07:46:55 NaN
1992-08-27 07:47:00 NaN
1992-08-27 07:47:05 NaN
1992-08-27 07:47:10 NaN
1992-08-27 07:47:15 NaN
....
为什么？
海盗
选项1
这是因为'4s'与您现有的索引完全一致。当您使用时resample，您可以从旧系列中获得表示形式并可以进行插值。您要做的是创建一个索引，该索引是旧索引与新索引的并集。然后插值并用新索引重新索引。
oidx = s.index
nidx = pd.date_range(oidx.min(), oidx.max(), freq='5s')
res = s.reindex(oidx.union(nidx)).interpolate('index').reindex(nidx)
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')
选项2A
如果您愿意放弃准确性，则可以ffill限制为1
res = s.resample('5s').ffill(limit=1).interpolate()
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')
选项2B
与bfill
res = s.resample('5s').bfill(limit=1).interpolate()
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')
选项3
中级复杂性和准确性
nidx = pd.date_range(oidx.min(), oidx.max(), freq='5s')
res = s.reindex(nidx, method='nearest', limit=1).interpolate()
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')
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