使用前几天同一小时的平均值填充 NaN

Question

我想使用前几天相同小时分钟的值的平均值填充 NaN。为简化起见，这是我的 df.

timstamp         data
22/04/2016 09:00 1
22/04/2016 09:05 2
...
23/04/2016 09:00 3
23/04/2016 09:05 4
...
24/04/2016 09:00 5
24/04/2016 09:05 6
...
25/04/2016 09:00 7
25/04/2016 09:05 8
...
25/04/2016 10:00 NaN
25/04/2016 10:05 NaN

真实数据包含许多天，间隔为连续 5 分钟。

df = df.groupby(df.index.minute).fillna(df.data.rolling(3).mean()) 尝试从过去几天的前一小时分钟开始滚动平均值，但没有成功。

df = df.groupby(df.index.minute).ffill() 的另一种方法从前两行（即 7 和 8）获取值，这些值来自同一天前一小时的相同分钟。

但是，我想要以下结果：

timstamp         data
22/04/2016 09:00 1
22/04/2016 09:05 2
...
23/04/2016 09:00 3
23/04/2016 09:05 4
...
24/04/2016 09:00 5
24/04/2016 09:05 6
...
25/04/2016 09:00 7
25/04/2016 09:05 8
25/04/2016 10:00 3
25/04/2016 10:05 4

其中值 3（倒数第二行）是前几天同一小时分钟的值的平均值（1、3 和 5 的平均值），4（最后一行）是 2 的平均值、 4 和 6。鉴于我的 df 的大小，我想取前几十天的平均值。

编辑
我越来越近了。使用以下代码，数据的平均值按我想要的类似小时和分钟计算：

df.set_index('timstamp', inplace=True)
df=df.groupby([df.index.hour, df.index.minute]).mean()
df.index.names = ["hour", "minute"]

但是，它使用整个数据来获得小时-分钟平均值。我想要的是只使用前几天的相同小时分钟，我可以在计算中设置过去的天数。然后，将得到的平均值用于填充 NaN。

Answer 1

让我们试试这个：

# time sample every 5 mins
idx = pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-31', freq='300s')
np.random.seed(2019)

# create toy data
df = pd.DataFrame({'idx':idx,
                   'data':np.random.uniform(0,5, len(idx))})
df.loc[np.random.uniform(0,1,len(idx)) > 0.95, 'data'] = None

# means by the hour, can also use median
means = df.resample('H', on='idx').data.mean()

# get the timestamp on the hour
df['hour'] = df['idx'] - pd.to_timedelta(df.idx.dt.minute, unit='m')

# get the hour stamp of previous day
df['hour'] -= pd.to_timedelta(1, unit='d')

# update NaN
# df.loc[df.data.isna(), 'data'] = means[nan_hour]

# the original mapping raised a ValueError due to duplicates in nan_hour
df.loc[df.data.isna(), 'data'] = df.loc[df.data.isna(), 'hour'].\   
                                    replace({'hour': means})