熊猫 - 时间浮点的重采样和插值64.

Question

我想重新采样和插值一个熊猫系列。但是我的索引是这样的 float64 ：

       Value
Time        
0.0     0.00
0.0     0.00
0.0     0.00
0.0     0.00
0.0     0.00
0.1     0.00
0.2     0.00
0.3     0.00
0.4     0.00
0.5     0.00
0.6     0.00
0.7     0.00
0.8     0.00
0.9     0.00
1.0     0.00

这是我系列的开始。我必须使用这样的东西upsampled = series.resample('D')但我找不到正确的字母而不是 D，我有以下消息：

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Float64Index'

我没有成功更改浮点数64。但问题是，没有其他方法可以只用浮点时间进行插值。谢谢。

Answer 1

我认为您可以将浮点数转换为to_timedelta，然后可以使用resample与一些聚合函数(如sum或mean(一起使用：

df.index = pd.to_timedelta(df.index, unit='ms')
df = df.resample('d')['Value'].sum()

---

df = df.resample('d')['Value'].mean()

Answer 2

您收到的错误告诉您 pandas 想要一个基于时间的索引。 使用熊猫重新采样仅适用于时间日期格式。 您可以将浮点数转换为时间和日期格式，但这在您的示例中似乎不合适。 另一个(首选(选项是使用类似scipy的signal.resample的东西，它接受一个numpy数组：https：//docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.resample.html