在熊猫中创建 24 小时 1 分钟分辨率数据集

Question

我有一个 1 分钟分辨率的时间序列包含在pandas数据框中。对我来说，以这样一种方式填充这些时间序列的最简单（也是最有效的）方法是什么，即在数据框中存在的每个日期上，所有 1 分钟间隔都有 1 分钟的时间步长（因此日期将有 24 小时价值 1 分钟数据步长）？如果给定时间点没有数据，则它应该具有 NA 而不是值。例如，如果我有 2012 年 11 月 11 日凌晨 2 点至下午 6 点的数据和 2012 年 11 月 16 日下午 3 点至晚上 11 点的数据，则我希望两个日期都有 24 小时的 1 分钟数据点，并在没有数据的时间戳上附加 NA。

Answer 1

如果您有时间序列（如果时间用作索引），则可以使用 resample 方法 （http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html#up-and-downsampling）：

df.resample('1min')

编辑：

像这样：

rng1 = date_range('2012-11-11', '2012-11-12', freq='1min')
rng2 = date_range('2012-11-16', '2012-11-17', freq='1min')
rng = rng1 + rng2
df.reindex(rng)