我有一个 pandas
Series
有一个(tz-localized)DateTimeIndex
每天一个值:
tmpr
Out[38]:
2018-01-01 00:00:00+01:00 1.810
2018-01-02 00:00:00+01:00 2.405
2018-01-03 00:00:00+01:00 1.495
2018-01-04 00:00:00+01:00 1.600
2018-01-05 00:00:00+01:00 0.545
2020-12-27 00:00:00+01:00 2.655
2020-12-28 00:00:00+01:00 1.705
2020-12-29 00:00:00+01:00 1.255
2020-12-30 00:00:00+01:00 1.405
2020-12-31 00:00:00+01:00 3.000
Freq: D, Name: tmpr, Length: 1096, dtype: float64
我想将其上采样到每小时的值,以便每个值重复 24 次(或 23 或 25 次,具体取决于夏季/冬季的转换,但这完全是另一回事)。这是我尝试过的:
tmpr.resample('h').ffill()
Out[39]:
2018-01-01 00:00:00+01:00 1.810
2018-01-01 01:00:00+01:00 1.810
2018-01-01 02:00:00+01:00 1.810
2018-01-01 03:00:00+01:00 1.810
2018-01-01 04:00:00+01:00 1.810
2020-12-30 20:00:00+01:00 1.405
2020-12-30 21:00:00+01:00 1.405
2020-12-30 22:00:00+01:00 1.405
2020-12-30 23:00:00+01:00 1.405
2020-12-31 00:00:00+01:00 3.000
Freq: H, Name: tmpr, Length: 26281, dtype: float64
问题是最后一天:我无法让 resample
包含 0:00
之后的 23 小时。
添加 closed
参数没有任何区别,无论是在重新采样时还是在创建原始时间序列时。
(我尝试用左闭或右闭索引创建原始的 Series
:pd.date_range(start=pd.Timestamp(2018, 1, 1), end =pd.Timestamp(2021, 1, 1), freq='D', closed='left')
和 ...end=pd.Timestamp(2020, 12, 31)
,但结果系列看起来是一样的。)
我总是可以在附加日 (2021-01-01) 后附加一个虚拟值,然后在最后将其删除,但这太老套了。
关于如何按预期方式执行此操作的任何想法?
PS - 在以前的项目中,使用 PeriodIndex
而不是 DateTimeIndex
,我没有遇到任何问题。但是,我不能在这里使用它,因为它们不支持我确实需要的时区功能。
最佳答案
由于您的数据是每日的,因此您只需创建新的时间戳和reindex
:
new_timestamps = pd.date_range(tmpr.index[0],
tmpr.index[-1]+pd.to_timedelta('23H'),
freq='H')
tmpr.reindex(new_timestamps).ffill()
输出(样本数据的前半部分):
2018-01-01 00:00:00+01:00 1.810
2018-01-01 01:00:00+01:00 1.810
2018-01-01 02:00:00+01:00 1.810
2018-01-01 03:00:00+01:00 1.810
2018-01-01 04:00:00+01:00 1.810
...
2018-01-05 19:00:00+01:00 0.545
2018-01-05 20:00:00+01:00 0.545
2018-01-05 21:00:00+01:00 0.545
2018-01-05 22:00:00+01:00 0.545
2018-01-05 23:00:00+01:00 0.545
Freq: H, Name: tmpr, Length: 120, dtype: float64
关于python - 重采样时每天保留24h `pandas` `Series`(从每天到每小时),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61761237/