在熊猫数据中插入新行，在保存其他数据的同时更改一些时间戳
在熊猫数据中插入新行，在保存其他数据的同时更改一些时间戳
提问于 2018-05-14 06:44:03
1 2016-10-01 01:00:00 1014.7 23.6
2 2016-10-01 02:00:00 1014.3 23.6
3 2016-10-01 03:00:00 1014.3 23.8
4 2016-10-01 04:00:00 1014.3 23.8
5 2016-10-01 05:00:00 1014.4 24.3
6 2016-10-01 06:00:00 1014.9 24.6
7 2016-10-01 07:00:00 1015.6 25.7
8 2016-10-01 08:00:00 1015.8 26
9 2016-10-01 09:00:00 1016.3 27.3
10 2016-10-01 10:00:00 1016.5 25.8
11 2016-10-01 11:00:00 1016.6 26
12 2016-10-01 12:00:00 1016.6 27.3我有一个dataframe，如上面所示，有一个时间戳列和一些压力列。问题是时间戳是每小时的，我需要一个10分钟的间隔时间序列。因此，我想在每一行之后插入5个新行，在前一个时间戳中添加10分钟，并保留压力数据。谁能帮我做这件事，我将不胜感激。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-05-14 06:47:08
我想你需要resample和ffill
print (df)
date a b
1 2016-10-01 01:00:00 1014.7 23.6
2 2016-10-01 02:00:00 1014.3 23.6
3 2016-10-01 03:00:00 1014.3 23.8
4 2016-10-01 04:00:00 1014.3 23.8
5 2016-10-01 05:00:00 1014.4 24.3
6 2016-10-01 06:00:00 1014.9 24.6
7 2016-10-01 07:00:00 1015.6 25.7
8 2016-10-01 08:00:00 1015.8 26.0
9 2016-10-01 09:00:00 1016.3 27.3
10 2016-10-01 10:00:00 1016.5 25.8
11 2016-10-01 11:00:00 1016.6 26.0
12 2016-10-01 12:00:00 1016.6 27.3df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date').resample('10T').ffill()
print (df.head(10))
a b
date
2016-10-01 01:00:00 1014.7 23.6
2016-10-01 01:10:00 1014.7 23.6
2016-10-01 01:20:00 1014.7 23.6
2016-10-01 01:30:00 1014.7 23.6
2016-10-01 01:40:00 1014.7 23.6
2016-10-01 01:50:00 1014.7 23.6
2016-10-01 02:00:00 1014.3 23.6
2016-10-01 02:10:00 1014.3 23.6
2016-10-01 02:20:00 1014.3 23.6
2016-10-01 02:30:00 1014.3 23.6页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50324416
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