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python - 通过重复最后一行来增加数据帧中每 1 秒的采样频率

问题描述

我有一个可变采样频率<30 hz的数据帧。我想通过每秒重复最后一行数据帧来将采样频率增加到 30。我的数据框中的时间戳列没有毫秒。对于那一秒的所有行重复相同的时间戳。此外，数据不连续，其中一些秒数丢失。我的数据框df有列['Timestamp','vm','angle']。

这是我尝试过的

def samfreq(args):
    size = len(args)
    inc= 30-size
    args=args.append( args.iloc[[-1]*inc] )
    args = args.reset_index(drop=True)
    return args


df= df.resample('1S',on='Timestamp').apply(samfreq)

运行上面的代码给了我这个错误

IndexError: positional indexers are out-of-bounds

如果数据是连续的，我认为我不会收到上述错误。我如何增加数据中所有秒数的采样频率，而忽略中间丢失的秒数。

这是一个示例代码，用于生成与我正在使用的数据相似的数据。我故意错过了数据中的一秒钟来模仿我的数据。

d = {'Timestamp': pd.date_range(start='2016-04-15 10:36:47', end='2016-04-15 10:36:47', periods=12), 'vm': np.random.randn(12),'angle':np.random.randn(12)}
df = pd.DataFrame(data=d)
d = {'Timestamp': pd.date_range(start='2016-04-15 10:36:49', end='2016-04-15 10:36:49', periods=15), 'vm': np.random.randn(15),'angle':np.random.randn(15)}
df1 = pd.DataFrame(data=d)
df = df.append(df1,ignore_index=True)

我怎样才能让它工作？

标签： pythonpandas

解决方案

只需使用groupby而不是resample，它就会按您的预期工作：

df.groupby('Timestamp').apply(samfreq).reset_index(drop = True)

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