python 如何将每小时的数据划分为5分钟间隔，并确保每个小时的记录相同？

kmbjn2e3 于 2022-12-02 发布在 Python

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我收到类似此格式的数据

Time                    Humidity Condition
2014-09-01 00:00:00     84       Cloudy
2014-09-01 01:00:00     94       Rainy

我尝试使用df.resample('5T')，但似乎无法在同一小时内复制数据，并且df.resample('5T')需要mean（）之类的函数，但我不需要它。
我试着这样做x1c 0d1x
但问题是......我不想使用“平均值”，因为它不保持“湿度”和“条件”的原始值。我只希望数据

Time                    Humidity Condition
2014-09-01 00:00:00     84       Cloudy
2014-09-01 00:05:00     84       Cloudy
2014-09-01 00:10:00     84       Cloudy
.
.
.
2014-09-01 00:55:00     84       Cloudy 
2014-09-01 01:00:00     94       Rainy
2014-09-01 01:05:00     94       Rainy
2014-09-01 01:10:00     94       Rainy 
.
.
.

不知道有没有出路，请问有没有解决这个问题的办法？多谢！

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/74650541/how-do-i-divide-the-hourly-data-into-5-mininutes-interval-and-ensure-the-records

1条答案

按热度按时间

bnlyeluc1#

示例

data = {'Time': {0: '2014-09-01 00:00:00', 1: '2014-09-01 01:00:00'},
        'Humidity': {0: 84, 1: 94},
        'Condition': {0: 'Cloudy', 1: 'Rainy'}}
df = pd.DataFrame(data)

df

Time                Humidity    Condition
0   2014-09-01 00:00:00 84          Cloudy
1   2014-09-01 01:00:00 94          Rainy

代码

我为20T而不是5T编写代码，因为5T太短了。

(df.set_axis(pd.to_datetime(df['Time']))
 .reindex(pd.date_range(df['Time'][0], freq='20T', periods=6))
 .assign(Time=lambda x: x.index)
 .reset_index(drop=True).ffill())

实验结果：

Time                Humidity    Condition
0   2014-09-01 00:00:00 84.0        Cloudy
1   2014-09-01 00:20:00 84.0        Cloudy
2   2014-09-01 00:40:00 84.0        Cloudy
3   2014-09-01 01:00:00 94.0        Rainy
4   2014-09-01 01:20:00 94.0        Rainy
5   2014-09-01 01:40:00 94.0        Rainy

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