如何对日期时间和浮点数进行插值答案

【问题标题】：How to do interpolation on datetime and float如何对日期时间和浮点数进行插值
【发布时间】：2014-09-22 07:11:32
【问题描述】：

我在时间序列上使用scipy 进行一维插值。我的 x 轴数据是日期时间格式，y 轴是浮点数，如：

3/15/2012 16:00:00  32.94
3/16/2012 16:00:00  32.95
3/19/2012 16:00:00  32.61

现在在斜率计算slope = (y_hi-y_lo) / (x_hi-x_lo) 期间，我收到错误TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'float' and 'datetime.timedelta'，这是一个明显的错误。有人能指出我正确的方向吗，如何处理？

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 scipy interpolation

【解决方案1】：

您的问题是您试图将浮点数除以 datetime.timedelta 对象，正如您所说，这显然会引发 TypeError。

您可以使用datetime.timedelta.total_seconds() 实例方法将datetime.timedelta 对象转换为表示该时间增量内总秒数的浮点数。

在这种情况下，您可以将代码修改为：

slope_numerator = y_hi - y_lo
slope_denominator = (x_hi - x_lo).total_seconds()
slope = slope_numerator / slope_denominator

请注意，这将以秒为单位提供斜率。您可以修改分母，以小时、天等形式给出以适合您的目的。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您使用TimeSeries数据，Pandaspack是一个很好的选项。以下是通过插值将每日数据上采样为每小时数据的示例：

import numpy as np
from pandas import *
rng = date_range('1/1/2011', periods=12, freq='D')
ts = Series(np.arange(len(rng)), index=rng)
resampled = ts.resample('H')
interp = resampled.interpolate()

在[5]中：TS out [5]： 2011-01-01 0. 2011-01-02 1 2011-01-03 2 2011-01-04 3. 2011-01-05 4 2011-01-06 5 2011-01-07 6 2011-01-08 7 2011-01-09 8 2011-01-10 9 2011-01-11 10 2011-01-12 11 在[12]：Interp.head（） out [12]： 2011-01-01 00:00:00 0.000000 2011-01-01 01:00:00 0.041667 2011-01-01 02:00:00 0.083333. 2011-01-01 03:00:00 0.125000 2011-01-01 04:00:00 0.166667 FREQ：H，DTYPE：FLOAT64 在[13]中：Interp.tail（） out [13]： 2011-01-11 20:00:00 10.833333 2011-01-11 21:00:00 10.875000 2011-01-11 22:00:00 10.916667 2011-01-11 23:00:00 10.958333 2011-01-12 00:00:00 11.000000 频率：H，数据类型：float64

【讨论】：

这似乎很酷。您可以在代码中添加一些 cmets 以使其更易于理解吗？你也可以避免from pandas import *，所以很明显哪些函数调用是对pandas的？谢谢！