python - 如何使用重采样功能填充数据框外部数据中的缺失值？

Question

我有这样的数据框：

数据集：

  datetime           value

2017-04-23 00:00:00+00:00 74

2017-04-23 00:01:00+00:00 74

2017-04-23 00:02:00+00:00 74

.
.
.  

2017-04-23 23:46:00+00:00 103

2017-04-23 23:47:00+00:00 103

2017-04-23 23:48:00+00:00 80

我想用这个重采样命令重采样缺失值：

df.set_index('fusedDate').resample('5min').mean().ffill().reset_index()

但是这段代码不会在 23:50、23:55 重新采样值

代码输出：

2017-04-23 00:05:00+00:00 mean value of 5 min bin

2017-04-23 00:10:00+00:00 mean

2017-04-23 00:15:00+00:00 mean

...

2017-04-23 23:45:00+00:00 mean

预期的：

2017-04-23 00:05:00+00:00 mean value of 5 min bin

2017-04-23 00:10:00+00:00 mean

2017-04-23 00:15:00+00:00 mean

...

2017-04-23 23:45:00+00:00 mean

2017-04-23 23:50:00+00:00 mean

2017-04-23 23:55:00+00:00 mean

如何使用重采样函数填充数据框外部数据中的缺失值？

标签： pythonpandaspython-2.7