重新采樣，因為頻率不會在短時間內丟失數據

Question

我有間隔10分鍾的測量數據。 有時候時間間隔是9分鍾59秒，或者10分鍾01秒，有時我缺少值，所以時間間隔是20分鍾。

我希望代碼執行以下操作：重新采樣10min的值（我已經實現了）。 事實是，以10:00分鍾（9分鍾59秒或10分鍾01秒）以外的間隔進行的測量丟失了，我想保留此數據。

這是我的測試代碼：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(columns=('Datetime','V_L1','V_H3_L1','V_H3_L1_in_P'))

df['Datetime'] = ['01.01.2012 00:00:00', '01.01.2012 00:10:01', '01.01.2012 00:29:59','01.01.2012 00:50:00']
df['V_L1'] = [219,219.7,np.nan,220.3]
df['V_H3_L1'] = [3,1,2.5, np.nan]
df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Datetime'])
df.set_index('Datetime')
df = df.set_index('Datetime').resample('600S').asfreq()

輸出：

                  V_L1  V_H3_L1  V_H3_L1_in_P
Datetime                                         
2012-01-01 00:00:00  219.0      3.0           NaN
2012-01-01 00:10:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:20:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:30:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:40:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:50:00  220.3      NaN           NaN

希望的輸出：

                  V_L1  V_H3_L1  V_H3_L1_in_P
Datetime                                         
2012-01-01 00:00:00  219.0      3.0           NaN
2012-01-01 00:10:00  219.7      1.0           NaN
2012-01-01 00:20:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:30:00    NaN      2.5           NaN
2012-01-01 00:40:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:50:00  220.3      NaN           NaN

因此，我想保留數據，就像接受頻率設置（10min，600s）中的增量小於幾秒+或-5秒一樣。

Answer 1

df['Datetime'] = df['Datetime'].dt.round('min')
df = df.set_index('Datetime').resample('600S').asfreq()

將日期時間四舍五入到最接近的分鍾，然后可以set_index並重新采樣。

Answer 2

好吧，我寫了一個不是很漂亮的函數（我必須假設），但是它可以實現我想要的功能。 當我處理大量數據時，我認為這可能是一種安全的方法。 基本上，如果使用if，elif結構，該函數將檢查時間戳的分鍾部分，並根據其值確定舍入...（向上或向下），我很確定有更好的解決方法，請分享有一個。

• 如果> = 55，則四舍五入到下一個整小時，elif> = 45至50，elif> = 35至40，依此類推。

因此，代碼為：

import datetime

def round_time(time):
    if time.minute>=55:
        if time.hour==23:
            rounded = time-datetime.timedelta(hours=time.hour,minutes=time.minute,seconds=time.second)+datetime.timedelta(hours=time.hour+1,minutes=0,seconds=0)
        else:
            rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(hours=time.hour+1, minutes=0, seconds=0)
elif time.minute >=45:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=50)
    elif time.minute >=35:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=40)
    elif time.minute >=25:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=30)
    elif time.minute >=15:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=20)
    elif time.minute >=5:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=10)
    elif time.minute >=0:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=0)
    return rounded

df['Datetime'] = df['Datetime'].apply(lambda x: round_time(x))
df = df.set_index('Datetime').resample('600S').asfreq()

從如何將日期時間列四舍五入到最近的四分之一小時有一個想法

盡管上述線程上的解決方案無法解決10分鍾的值，但還是不錯的參考！ （29分鍾仍然四舍五入為20，而不是我希望的值30）