使用pandas将数据从给定的日期列重新采样和插值到不同的日期列

Index.union , reindex interpolate

MCVE公司

创建玩具数据。每隔一天三排。

tidx = pd.date_range('2018-01-01', periods=3, freq='2D')
df = pd.DataFrame(dict(A=[1, 3, 5]), tidx)

df

            A
2018-01-01  1
2018-01-03  3
2018-01-05  5

这两天的新指数

other_tidx = pd.date_range(tidx.min(), tidx.max()).difference(tidx)

创建一个新索引,它是旧索引和新索引的联合

union_idx = other_tidx.union(df.index)

当我们 我们得到了这个

df.reindex(union_idx)

              A
2018-01-01  1.0
2018-01-02  NaN
2018-01-03  3.0
2018-01-04  NaN
2018-01-05  5.0

我们看到了预期的差距。现在我们可以用 插入 method='index' 以确保我们根据索引中的间隙大小进行插值。

df.reindex(union_idx).interpolate('index')

              A
2018-01-01  1.0
2018-01-02  2.0
2018-01-03  3.0
2018-01-04  4.0
2018-01-05  5.0

现在这些空白被填补了。

df.reindex(union_idx).interpolate('index').reindex(other_tidx)

              A
2018-01-02  2.0
2018-01-04  4.0