以每小时间隔插入 15 分钟的日期时间答案

【问题标题】：Insert 15 min datetime in hourly intervals以每小时间隔插入 15 分钟的日期时间
【发布时间】：2020-05-20 18:54:10
【问题描述】：

我有一个包含 3 列的数据框，其中第一列是日期时间。

看起来像这样

Datetime            Level1   Level2
2016-02-24 01:00    12       15
2016-02-24 02:00    14       13
2016-02-24 03:00    8        12

现在我想在每小时值之间添加 15 分钟的间隔值。但是，Level1 和 Level2 的值与其前一小时相同。它应该是这样的：

Datetime            Level1   Level2
2016-02-24 01:00    12       15
2016-02-24 01:15    12       15
2016-02-24 01:30    12       15
2016-02-24 01:45    12       15
2016-02-24 02:00    14       13
2016-02-24 02:15    14       13
2016-02-24 02:30    14       13
2016-02-24 02:45    14       13
2016-02-24 03:00    8        12
2016-02-24 03:15    8        12
2016-02-24 03:30    8        12
2016-02-24 03:45    8        12

我想不出如何正确地做到这一点。

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

将日期时间设置为索引（转换为日期时间后），并使用带有前向填充的 asfreq 方法用以前的值填充空值：

#thanks to @a_guest for the cleaned sample data

df = pd.DataFrame(
    data=[['2016-02-24 01:00', 12, 15],
          ['2016-02-24 02:00', 14, 13],
          ['2016-02-24 03:00',  8, 12]],
    columns=['Datetime', 'Level1', 'Level2']
)
df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Datetime'])

df = df.set_index('Datetime')

df.asfreq('15min',method='pad')

                 Level1 Level2
Datetime        
2016-02-24 01:00:00 12  15
2016-02-24 01:15:00 12  15
2016-02-24 01:30:00 12  15
2016-02-24 01:45:00 12  15
2016-02-24 02:00:00 14  13
2016-02-24 02:15:00 14  13
2016-02-24 02:30:00 14  13
2016-02-24 02:45:00 14  13
2016-02-24 03:00:00 8   12

注意：您的问题是时间间隔为 15 分钟，您的最新时间是下午 3 点，而不是下午 4 点，正如您的数据中所共享的那样。

【讨论】：

如果我们想看到03:00的季度，在这种情况下我们应该怎么做？那么如果我们希望时间间隔在 03:45 结束，我们会怎么做？

【解决方案2】：

您可以创建原始数据框的副本，将 Datetime 列每增加 15 分钟，然后使用 pd.concat 后跟 sort_values 以获得最终结果：

from datetime import timedelta
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data=[['2016-02-24 01:00', 12, 15],
          ['2016-02-24 02:00', 14, 13],
          ['2016-02-24 03:00',  8, 12]],
    columns=['Datetime', 'Level1', 'Level2']
)
df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Datetime'])

intervals = [df]
while len(intervals) < 4:
    new = intervals[-1].copy()
    new['Datetime'] += timedelta(minutes=15)
    intervals.append(new)

result = pd.concat(intervals).sort_values(by='Datetime')

【讨论】：