[英]Pandas resample to return NaN when all values are NaN
我正在使用重新采样将我的数据汇总到每小时块中。 当该小时的所有输入数据均为 NaN 时,resample 将生成 0 而不是 NaN 的值。
我的原始数据是这样的:
infile
Out[206]:
Date_time Rainfall
0 2019-02-02 14:18:00 NaN
1 2019-02-02 14:20:00 NaN
2 2019-02-02 14:25:00 NaN
3 2019-02-02 14:30:00 NaN
4 2019-02-02 14:35:00 NaN
5 2019-02-02 14:40:00 NaN
6 2019-02-02 14:45:00 NaN
7 2019-02-02 14:50:00 NaN
8 2019-02-02 14:55:00 NaN
9 2019-02-02 15:00:00 0.0
10 2019-02-02 15:05:00 NaN
11 2019-02-02 15:10:00 NaN
12 2019-02-02 15:15:00 NaN
13 2019-02-02 15:20:00 NaN
14 2019-02-02 15:25:00 NaN
15 2019-02-02 15:30:00 NaN
16 2019-02-02 15:35:00 NaN
17 2019-02-02 15:40:00 NaN
18 2019-02-02 15:45:00 NaN
19 2019-02-02 15:50:00 NaN
20 2019-02-02 15:55:00 NaN
我希望我的 output 是这样的:
Date_time Rainfall
0 2019-02-02 14:18:00 NaN
1 2019-02-02 15:00:00 0.0
但相反,我得到了这个:
output[['Date_time', 'Rainfall']]
Out[208]:
Date_time Rainfall
0 2019-02-02 14:18:00 0.0
1 2019-02-02 15:00:00 0.0
这是我用来到达那里的代码 - 它比本示例所需的要复杂一些,因为我使用它来遍历其他点的列名列表:
def sum_calc(col_name):
col = infile[['Date_time', col_name]].copy()
col.columns = ('A', 'B')
col = col.resample('H', on='A').B.sum().reset_index(drop=True)
output[col_name] = col.copy()
sum_calc('Rainfall')
关于如何使它工作的任何线索? 我在网上看了看,如果组中的任何值是 NaN,所有选项似乎都会产生 NaN,而不是像我追求的所有值。
尝试:
>>> df.resample("H", on="Date_time")["Rainfall"].agg(pd.Series.sum, min_count=1)
Date_time
2021-12-17 14:00:00 NaN
2021-12-17 15:00:00 0.0
Freq: H, Name: Rainfall, dtype: float64
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.