我有以下数据:
MTU (CET) Day-ahead Price [EUR/MWh]
0 09.10.2017 00:00 - 09.10.2017 01:00 43.13
1 09.10.2017 01:00 - 09.10.2017 02:00 34.80
2 09.10.2017 02:00 - 09.10.2017 03:00 33.31
3 09.10.2017 03:00 - 09.10.2017 04:00 32.24
.......
22 09.10.2017 22:00 - 09.10.2017 23:00 49.06
23 09.10.2017 23:00 - 10.10.2017 00:00 38.46
我希望每 5 分钟从中获取一次数据。 通过使用:
price = pd.read_csv(price_data)
price_x = price.set_index(pd.DatetimeIndex(price['MTU (CET)'].str[:-19]))
price2 = price_x.resample('300S').pad()
我得到以下数据:
2017-09-10 00:00:00 43.13
2017-09-10 00:05:00 43.13
2017-09-10 00:10:00 43.13
...
2017-09-10 22:45:00 49.06
2017-09-10 22:50:00 49.06
2017-09-10 22:55:00 49.06
2017-09-10 23:00:00 38.46
但是，对于 23:00 和 00:00 之间的分钟，价格也应为 38.46。有谁知道如何提供帮助？
最佳答案
您需要手动添加下一个小时的最后一行以及 iloc 选择的最后一行的数据:
price_x = price.set_index(pd.DatetimeIndex(price['MTU (CET)'].str[:-19]))
price_x.loc[price_x.index[-1] + pd.Timedelta(1, unit='h')] = price_x.iloc[-1]
print (price_x.tail(3))
Day-ahead Price [EUR/MWh]
MTU (CET)
2017-09-10 22:00:00 49.06
2017-09-10 23:00:00 38.46
2017-09-11 00:00:00 38.46
price2 = price_x.resample('300S').pad()
print (price2.tail(20))
Day-ahead Price [EUR/MWh]
MTU (CET)
2017-09-10 22:25:00 49.06
2017-09-10 22:30:00 49.06
2017-09-10 22:35:00 49.06
2017-09-10 22:40:00 49.06
2017-09-10 22:45:00 49.06
2017-09-10 22:50:00 49.06
2017-09-10 22:55:00 49.06
2017-09-10 23:00:00 38.46
2017-09-10 23:05:00 38.46
2017-09-10 23:10:00 38.46
2017-09-10 23:15:00 38.46
2017-09-10 23:20:00 38.46
2017-09-10 23:25:00 38.46
2017-09-10 23:30:00 38.46
2017-09-10 23:35:00 38.46
2017-09-10 23:40:00 38.46
2017-09-10 23:45:00 38.46
2017-09-10 23:50:00 38.46
2017-09-10 23:55:00 38.46
2017-09-11 00:00:00 38.46
关于python - 在 Pandas 中将每小时数据上采样为 5 分钟数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46666464/