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pandasデータ フレームに含まれる 1 分の解像度の時系列があります。これらの時系列をパディングする最も簡単な (そして最も効率的な) 方法は、データ フレームに存在する各日付で、すべての 1 分間隔に対して 1 分の時間ステップを持つようにすることです (したがって、日付には 24 時間分の値が含まれます)。 1分のデータステップ）？特定の時点のデータがない場合は、値の代わりに NA を指定する必要があります。たとえば、2012 年 11 月 11 日の午前 2 時から午後 6 時までのデータと、2012 年 11 月 16 日の午後 3 時から午後 11 時までのデータがある場合、タイム スタンプに NA が付加された 24 時間の 1 分のデータ ポイントが必要です。データーがない。

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resample時系列がある場合 (時間がインデックスとして使用されている場合)、メソッド ( http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html#up-and-downsampling )を使用できます。

df.resample('1min')

編集：

何かのようなもの：

rng1 = date_range('2012-11-11', '2012-11-12', freq='1min')
rng2 = date_range('2012-11-16', '2012-11-17', freq='1min')
rng = rng1 + rng2

df.reindex(rng)
于 2012-12-05T15:27:55.927 に答える