python - 如何在熊猫数据框中填写缺失的 5 分钟间隔

Question

我有一个数据框每 5 分钟保存一次交易数据，比如

                    open  close
datetime                     
2015-02-02 08:00:00  43.5 NaN

2015-02-02 08:10:00  43.3   0
2015-02-02 08:15:00  43.2   7
2015-02-02 08:20:00   NaN NaN
2015-02-02 08:25:00  43.1   9

2015-02-02 08:35:00  43.0   9
2015-02-02 08:40:00  43.0  11
2015-02-02 08:45:00   NaN NaN
2015-02-02 08:50:00   NaN NaN
2015-02-02 08:55:00   NaN NaN
2015-02-02 09:00:00  43.1   9

我希望像 08:30:00 时间戳一样填充缺失的行，np.nan然后向前填充。我已经研究过使用该pd.date_range函数计算从开始日期到结束日期每五分钟间隔的索引，并且只是天真地将其分配为我的数据框的索引，但正如我所想的那样，这会引发错误。

我还查看了这个问题，这与我所问的非常相似，但答案使用resample. 我不知道这如何解决了 OP 的问题，因为据我所知，您不能将重采样对象视为数据框并以相同的方式查询它。

编辑：我最终找到了完成这项工作的方法。我用我想要使用的整个日期范围创建了一个具有相同列的数据框date_range，然后使用我从交易数据中实际获得的值更新这个数据框update

标签： pythonpandasdatetime

Answer 1

要从 resample 对象中获取某些内容，您需要添加一个调度方法（请参阅文档），例如：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'open': [43.5,43.3,43.2,np.NaN,43.1,43.0,43.0,np.NaN,np.NaN,np.NaN,43.1],
                   'close': [np.NaN,0,7,np.NaN,9,9,11,np.NaN,np.NaN,np.NaN,9]},
                   index = pd.to_datetime(['2015-02-02 08:00:00','2015-02-02 08:10:00','2015-02-02 08:15:00',
                                           '2015-02-02 08:20:00','2015-02-02 08:25:00','2015-02-02 08:35:00',
                                           '2015-02-02 08:40:00','2015-02-02 08:45:00','2015-02-02 08:50:00',
                                           '2015-02-02 08:55:00','2015-02-02 09:00:00']))

df1 = df.resample('5min').mean()
# df1
#                      open  close
# 2015-02-02 08:00:00  43.5    NaN
# 2015-02-02 08:05:00   NaN    NaN
# 2015-02-02 08:10:00  43.3    0.0
# 2015-02-02 08:15:00  43.2    7.0
# 2015-02-02 08:20:00   NaN    NaN
# 2015-02-02 08:25:00  43.1    9.0
# 2015-02-02 08:30:00   NaN    NaN
# 2015-02-02 08:35:00  43.0    9.0
# 2015-02-02 08:40:00  43.0   11.0
# 2015-02-02 08:45:00   NaN    NaN
# 2015-02-02 08:50:00   NaN    NaN
# 2015-02-02 08:55:00   NaN    NaN
# 2015-02-02 09:00:00  43.1    9.0