pandas Python：拉伸和插入长度不等的时间序列

7hiiyaii 于 2022-11-20 发布在 Python

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我有一个Pandas Dataframe ，下面有几个时间序列ta，tb等，以及相应的测量值，这里用av，bv....给出。

ta = np.arange(0, 1, 0.01)
av = np.random.rand(ta.shape[0], 1).flatten()
tb = np.arange(0, 1, 0.015)
bv = np.random.rand(tb.shape[0], 1).flatten()

d = {'ta': ta, 'a_val': av, 'tb':tb, 'b_val':bv}
pd.DataFrame(dict([ (k,pd.Series(v)) for k,v in d.items() ]))

时间序列都从0到1。我想拉伸和插入较短的数据，使它们具有相同的行数。
我打算使用pd.resample()，但似乎数据必须是日期/时间格式。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/73741386/python-stretch-and-interpolate-time-series-of-unequal-length

1条答案

按热度按时间

mbskvtky1#

将问题分为两步：
1.扩展较短的阵列（tb和bv）
创建数组后，按照mccandar的建议，使用以下命令扩展tb和bv：

to = len(ta)

tb_resized  = np.repeat(np.nan,to)
foreign = np.linspace(0,to-1,len(tb)).round().astype(int)
tb_resized[foreign] = tb

bv_resized  = np.repeat(np.nan,to)
foreign = np.linspace(0,to-1,len(tb)).round().astype(int)
bv_resized[foreign] = bv
d = {'ta': ta, 'a_val': av, 'tb':tb_resized, 'b_val':bv_resized}

1.插值。
幸运的是，panda通过interpolate方法使这个操作变得简单！

pd.DataFrame(dict([ (k,pd.Series(v)) for k,v in d.items()])).interpolate()

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