重新采样数据帧，插入 NaN 和 return 数据帧

Question

我有一个数据框 df，其中包含 3 小时内的数据：

index              , values
2003-01-01 00:00:00, 2.0    
2003-01-01 03:00:00, 1.8    
2003-01-01 06:00:00, 1.4    
2003-01-01 09:00:00, 1.1
....

我想每小时对数据重新采样一次，并线性插入两者之间的缺失值。我可以实现类似的效果，用 .bfill() 填充缺失值，它看起来像这样：

df2 = df.resample('H').bfill()

我试图改变它以完成我的任务如下：

df2 = df.resample('H')
df2.interpolate(method='linear', axis=0, inplace=True)

但是 df2 = df.resample('H') 与 df2 = df.resample('H').bfill() 相比，return 不是数据框对象，而是 pandas.core.resample.DatetimeIndexResampler object.

你知道我如何进行重采样和插值吗？你还有其他工作吗？发送

Answer 1

我发现，我可以将我的初始方法附加到 .interpolate() 并且它会起作用：

df2 = df.resample('H').interpolate()
df2.interpolate(method='linear', axis=0, inplace=True)

Resample a dataframe, interpolate NaNs and return a dataframe