python - Pandas - 在日内数据中广播每日数据

Question

我有一个每日数据帧和一个日内数据帧，我想通过每天广播每日数据来添加这两个帧。下面的最小示例:

import numpy as np
import pandas as pd

cols = ['A', 'B']
days = pd.date_range('1/1/2000', periods=2, freq='D')
df_d = pd.DataFrame(np.arange(4).reshape((2, 2)), index=days, columns=cols)
hours = pd.date_range('1/1/2000', periods=4, freq='12H')
df_h = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((4, 2)), index=hours, columns=cols)

target = pd.DataFrame([[0, 2],[2, 4],[6, 8],[8, 10]], index=hours, columns=cols)

>>> df_d                                                                                                                                                                                              
            A  B
2000-01-01  0  1
2000-01-02  2  3

>>> df_h                                                                                                                                                                                          
                     A  B
2000-01-01 00:00:00  0  1
2000-01-01 12:00:00  2  3
2000-01-02 00:00:00  4  5
2000-01-02 12:00:00  6  7

>>> target                                                                                                                                                                                            
                     A   B
2000-01-01 00:00:00  0   2
2000-01-01 12:00:00  2   4
2000-01-02 00:00:00  6   8
2000-01-02 12:00:00  8  10

因此，我希望以稳健的方式执行 target = df_h "+"df_d ，因为日内时间戳可能会发生变化并且数据中可能存在 NaN。我尝试将 df_d 重新索引为 hours，然后向前填充，但这本质上不尊重每日边界，并且很容易丢失数据。

Answer 1

您可以使用.add标准化df_h的索引后:

i = df_h.index
df_h.set_index(i.floor('D')).add(df_d, fill_value=0).set_index(i)

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                     A   B
2000-01-01 00:00:00  0   2
2000-01-01 12:00:00  2   4
2000-01-02 00:00:00  6   8
2000-01-02 12:00:00  8  10