时间序列-熊猫样本

Question

我有一些不规则戳戳的时间序列数据，格式如下，

         Time                 Pressure    Humidity    Temperature
2014-02-13 09:15:00.355000  124.283173   26.926562    6119.075
2014-02-13 09:15:00.356000  118.537935   22.228906    6111.625
2014-02-13 09:15:00.357000  118.537935   22.228906    6111.625
2014-02-13 09:15:00.359000  105.237890   10.919141    6104.625
2014-02-13 09:15:00.360000  105.237890   9.773438     6104.625...
2014-02-13 09:15:00.4530000  101.237890   7.773438     6101.625
2014-02-13 09:15:00.4590000  101.237890   7.773438     6101.625 

我正试图重新采样熊猫的数据，以常规的100毫is或S频率。我希望这能工作

x = ts.resample('100L'， how='ffill')

没有任何作用，实际上它只是给了我相同的级数。然后我试着

x = ts.asfreq('100L'， method = 'ffill')似乎有效。我做错了什么吗?样品不能在这里使用吗?

这里我希望将采样降低到100毫秒的分辨率，所以我的目标输出是

2014-02-13 09:15:00.355000   124.283173   26.926562    6119.075
2014-02-13 09:15:00.455000   101.237890   7.773438     6101.625

Answer 1

您没有明确表示要在这里输出什么——基于

的输出

ts.asfreq('S', method = 'ffill')

看来你只想做第一个观察。对吗?

但这不是填充方法所做的。当你将how = '填充'传递给样本方法时，它会使用数据框架。填充空值。它是

的同义词

NDFrame.fillna(method=’ffill’)

如果您想使用resample并返回每组中的第一个观察值，请使用'first'方法:

ts_df.resample('S',how = 'first')

Answer 2

使用

x = ts.resample('100L', method='ffill')

不是

x = ts.resample('100L', how='ffill')