如何使用 MultiIndex 重新采样 DataFrame

Question

我正在尝试使用 MultiIndex 重新采样数据帧，这里的问题似乎都没有回答这个问题。 我有一个带有 DateTimeIndex 和另一列作为 MultiIndex 一部分的数据框。 我希望将此数据帧重新采样到更精细的比例，并使用前向填充填充 NaN 值。 这是我认为可行的方法：

arrays = [[dt.datetime(2020,10,2,1,0),dt.datetime(2020,10,2,1,0), dt.datetime(2020,10,2,2,0),dt.datetime(2020,10,2,2,0)] ,[1 ,2 ,3 ,4 ] ]

values = [i*i for i in range(0,4)]

df = pd.DataFrame(index = arrays ,data = values)

但是，我收到此错误：

Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'MultiIndex'

任何正确方向的帮助或指示将不胜感激

Answer 1

将您的索引保留为单个 DatetimeIndex，然后您可以根据需要重新采样和重新创建索引：

dates = [dt.datetime(2020,10,2,i,0) for i in range(0,5)]
categories = [ i for i in range(0,5)]
values = [i*i for i in range(0,5)]

df = pd.DataFrame({
    'cat': categories,
    'value': values
}, index=dates)

df = df.resample('5T').ffill().set_index('cat', append=True)

如果您的数据帧是先前操作的结果，请从索引中删除除日期时间以外的所有内容：

df = (
    df.reset_index(level=1)
      .resample('5T')
      .ffill()
      .set_index('cat', append=True)
)