如何使用 MultiIndex 重新采樣 DataFrame

Question

我正在嘗試使用 MultiIndex 重新采樣數據幀，這里的問題似乎都沒有回答這個問題。 我有一個帶有 DateTimeIndex 和另一列作為 MultiIndex 一部分的數據框。 我希望將此數據幀重新采樣到更精細的比例，並使用前向填充填充 NaN 值。 這是我認為可行的方法：

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，我收到此錯誤：

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

任何正確方向的幫助或指示將不勝感激

Answer 1

將您的索引保留為單個 DatetimeIndex，然后您可以根據需要重新采樣和重新創建索引：

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)

如果您的數據幀是先前操作的結果，請從索引中刪除除日期時間以外的所有內容：

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