python实现时间序列数据的填补

对于一个二维的Datafram序列部分如图，实现对其中间空缺值的填补。

 这里用到了pandas库中的重采样

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#导入库
df = pd.read_csv(path)
df = df.drop_duplicates(['time'])#为防止有重复索引序列，将其删除
df = pd.DataFrame(df).set_index('time')#将时间列变为索引

df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df1 = df.resample('1S').ffill()#这里用重采样，变为每秒采样，并向前一直填充上一个值


df1.to_csv("")

 其中resample,还可以应平均值插值，用后向值插值等进行填充，最后处理完效果如下：

实现了对缺失时间序列的填充。 

标签：采样,index,填补,python,df,pd,序列,import
来源： https://blog.csdn.net/m0_54381840/article/details/120989411