python - 如何使用时间戳对 Pandas DataFrame 进行上采样

Question

我有一个像这样的 DataFrame(不关心 NaN 值):

我想每 20 毫秒对其进行一次上采样。

我所做的是:

df = df.set_index('TIMESTAMP')
df = df.resample('20ms').ffill()

但我收到错误:

Traceback (most recent call last):
sens_encoded = sens_encoded.resample('20ms').ffill()
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'

所以我尝试将 TIMESTAMP 转换为 DateTime，它应该已经是:

df = df.set_index('TIMESTAMP')
df.index = pd.to_datetime(df.index)   //Added this
df = df.resample('20ms').ffill()

但我收到错误:

Traceback (most recent call last):
df.index = pd.to_datetime(df.index)
TypeError: <class 'tuple'> is not convertible to datetime

编辑:

我认为问题可能是在 set_index('TIMESTAMP') 之后，数据帧看起来像这样(注意时间戳值中的括号):

编辑2:

我发现为什么我在 df 中得到这些括号。 这是因为我在创建它时将列名称指定为方括号内的列表。正确的做法是:

columns_names = ['D07', 'C10', ...]
df = pd.DataFrame(columns=columns_names)

df = pd.DataFrame(columns=[columns_names])

Answer 1

首先将MultiIndex的第一级设置为列，以删除损坏的一级MultiIndex。

添加参数errors='coerce'，用于将不可解析的值转换为NaT(如有必要)，也可以先转换列，然后创建DatetimeIndex 和最后一个上采样:

df.columns = df.columns.get_level_values(0)

df['TIMESTAMP'] = pd.to_datetime(df['TIMESTAMP'], errors='coerce')
df = df.set_index('TIMESTAMP').resample('20ms').ffill()

或者:

df.columns = df.columns.get_level_values(0)

df = df.set_index('TIMESTAMP')
df.index = pd.to_datetime(df.index, errors='coerce')
df = df.resample('20ms').ffill()