如何使用Pandas将不一致的时间戳缩短到5分钟，并填补空白？

Question

输入.不定期的一年天气数据(~ 5分钟)期望输出.定期5分钟一次的一年天气数据

我试图清理一年的天气数据，并希望以此为契机探讨Python和Pandas的使用。这是一个需要在未来重复的过程，自动化是非常可取的！

输入样本

2/2/2015 8:03   43.5    
2/2/2015 8:08   43.4    0 
2/2/2015 8:13   43.3    0 
2/2/2015 8:18   43.2    7  
2/2/2015 8:28   43.1    9
2/2/2015 8:33   43      11 
2/2/2015 8:38   43      9 
2/2/2015 8:43   43      11 

输出样本

2/2/2015 8:00   43.5    
2/2/2015 8:05   43.4    0 
2/2/2015 8:10   43.3    0 
2/2/2015 8:15   43.2    7 
2/2/2015 8:20   N/A     N/A
2/2/2015 8:25   43.1    9
2/2/2015 8:30   43      11 
2/2/2015 8:35   43      9 
2/2/2015 8:40   43      11 

谢谢你的帮助/建议！

Answer 1

首先：

                        A   B
datetime                     
2015-02-02 08:03:00  43.5 NaN
2015-02-02 08:08:00  43.4   0
2015-02-02 08:13:00  43.3   0
2015-02-02 08:18:00  43.2   7
2015-02-02 08:28:00  43.1   9
2015-02-02 08:33:00  43.0  11
2015-02-02 08:38:00  43.0   9
2015-02-02 08:43:00  43.0  11
2015-02-02 09:00:00  43.1   9

DatetimeIndex: 8 entries, 2015-02-02 08:03:00 to 2015-02-02 08:43:00
Data columns (total 2 columns):
A    8 non-null float64
B    7 non-null float64
dtypes: float64(2)

您可以.resample() DateTimeIndex

df.resample('5Min')

                        A   B
datetime                     
2015-02-02 08:00:00  43.5 NaN
2015-02-02 08:05:00  43.4   0
2015-02-02 08:10:00  43.3   0
2015-02-02 08:15:00  43.2   7
2015-02-02 08:20:00   NaN NaN
2015-02-02 08:25:00  43.1   9
2015-02-02 08:30:00  43.0  11
2015-02-02 08:35:00  43.0   9
2015-02-02 08:40:00  43.0  11
2015-02-02 08:45:00   NaN NaN
2015-02-02 08:50:00   NaN NaN
2015-02-02 08:55:00   NaN NaN
2015-02-02 09:00:00  43.1   9

如果您的datetime实际上是type string，您可以首先：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df.datetime)
df.set_index('datetime', inplace=True)