Pandas 重新采樣以在所有值為 NaN 時返回 NaN

Question

我正在使用重新采樣將我的數據匯總到每小時塊中。 當該小時的所有輸入數據均為 NaN 時，resample 將生成 0 而不是 NaN 的值。

我的原始數據是這樣的：

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 是這樣的：

             Date_time  Rainfall  
0  2019-02-02 14:18:00       NaN
1  2019-02-02 15:00:00       0.0

但相反，我得到了這個：

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

這是我用來到達那里的代碼 - 它比本示例所需的要復雜一些，因為我使用它來遍歷其他點的列名列表：

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')

關於如何使它工作的任何線索？ 我在網上看了看，如果組中的任何值是 NaN，所有選項似乎都會產生 NaN，而不是像我追求的所有值。

Answer 1

嘗試：

>>> 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