【发布时间】：2015-10-06 18:23:51
【问题描述】：
我正在尝试使用 pandas reindex 函数填充时间序列数据中缺失的行。 我的数据如下：
100,2007,239,4,29.588,-30.851,-999.0,-999.0,-999.0,-999.00,13.125,-999.00
100,2007,239,5,29.573,-30.843,-999.0,-999.0,-999.0,-999.00,13.126,-999.00
100,2007,239,14,29.389,-30.880,-999.0,-999.0,-999.0,-999.00,13.131,-999.00
100,2007,239,15,29.367,-30.901,-999.0,-999.0,-999.0,-999.00,13.131,-999.00
100,2007,239,24,29.374,-30.920,-999.0,-999.0,-999.0,-999.00,13.135,-999.00
.
.
第四列表示的是一天的时间序列数据，时间间隔为一分钟。与正常的时间序列索引不同，此数据的时间索引看起来像 0 到 59、100 到 159 ....2300 到 2359，因为 1 天是 24 小时，1 小时是 60 分钟。所以，用 'nan' 值填补空白，我将代码如下：
S = []
for i in range(0,24):
s = np.arange(i*100,i*100+60)
s = list(s)
S = S + s
pd.set_option('max_rows',10)
for INPUT in FileList:
output = INPUT + "result" # set the output files
data=pd.read_csv(INPUT,sep=',',index_col=[3],parse_dates=[3])
index = 'S'#make the reference index to fill
df = data
sk_f = df.reindex(index)
sk_f.to_csv(output,na_rep='nan')
通过这段代码，我打算在基于参考索引 S 的第四列中的索引之后通过“nan”行来填补空白。 但结果只是 'nan' 的行，而不是填补如下空白：
,100,2007,241,22.471,-31.002,-999.0,-999.0.1,-999.0.2,-999.00,13.294,-999.00 .1
0,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
1,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
2,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
3,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
4,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
5,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
6,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
7,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
8,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
9,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
10,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
11,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan,nan
我的期望是填补原始数据中缺失行的空白。例如，在原始数据中，0 到 3 指数线之间没有低点。所以我想用原始数据格式填充这些行。 我可能会错过一些东西。 如果您能提供任何想法或帮助，我将不胜感激。
谢谢你， 艾萨克
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标签： python pandas missing-data