Python pandas resample 方法将数据帧行加倍

Question

我已将 csv 文件读入如下所示的数据框：

                     Datetime   Value
    0     2017-01-04 00:00:00   0.00
    1     2017-01-04 00:15:00   2.00
    2     2017-01-04 00:30:00   2.00
    3     2017-01-04 00:45:00   1.00
    4     2017-01-04 01:00:00   3.00
    ...
    15542 2017-09-09 23:45:00   8.00

    [15542 rows x 2 columns]

由于测量失败，缺少一些日期时间。所以我用 resample("15min").mean().fillna(0)

就目前而言，缺失的空白已被填补，但不知何故，新的数据框并不完整 - 确切地说 - 不包括超过某个日期时间的行（8 月 12 日之后的所有数据），令我惊讶的是，这些行更多比翻倍：

                     Datetime   Value
    0     2017-01-04 00:00:00   0.00
    1     2017-01-04 00:15:00   2.00
    2     2017-01-04 00:30:00   2.00
    32543 2017-12-08 23:45:00   0.00

    [32544 rows x 2 columns]

我的目标只是读取 csv，填补缺少的日期时间空白，并将值设置为 0.00，其中日期时间已完成。在这种特殊情况下，这应该会导致 [15552 x 2 columns]（注释：需要添加 10 个日期时间/值）。

代码如下：

    import pandas as pd

    def read_csv():
        for filename in path:
        file_list.append(filename)
        print(file_list)
        dfs = [pd.read_csv(filename, sep=',', parse_dates=[1], decimal='.', 
                           names=headers)for filename in path]
        df = pd.concat(dfs)
        df_new = df.set_index('Datetime').resample('15 min').mean().fillna(0).reset_index()

        print(df_new)

想到了重新索引的问题，但无法解决。 提前致谢。

Answer 1

您想要重新索引您的数据，而不仅仅是重新采样。

import pandas as pd
df = df.set_index('Datetime').resample('15min').mean()
new_index = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq="15min")
df = df.reindex(new_index, fill_value=0)

这将根据提供的 date_range 将新值添加到您的索引中。