다른 샘플링 속도의 팬더 데이터 프레임을 결합

Question

테스트 중에 기록 된 데이터가 포함 된 3 개의 팬더 데이터 프레임이 있습니다. 하나의 프레임은 온도를위한 것이고, 다른 하나는 진공을위한 것이고 다른 하나는 전압을위한 것이다.

데이터가 독립적으로 캡처되었으므로 각 프레임의 시간 값이 일치하지 않습니다. 때때로 한 프레임의 타임 스탬프는 다른 프레임에 복제본을 가지고 있습니다.

나는 이것을 하나의 데이터 프레임으로 결합한 다음 누락 된 값을 보간하여 완전한 데이터 프레임을 갖도록하려고합니다.

저는 팬더를 처음 접해 왔으며 주위를 파고 들었습니다. 그러나 나는 어디에도 있거나 내가 올바른 길을 가고 있다고 느끼지 않습니다.

Answer 1

import pandas as pd 
import numpy as np 

rng1 = pd.date_range(
    '1/1/2012', 
    periods=10, 
    freq='H' 
) 

s1 = pd.Series(
    np.arange(10), 
    index=rng1 
) 

df1 = pd.DataFrame(
    {'temp': s1} 
) 

s2 = pd.Series(
    np.arange(5, 10), 
    index=['1/1/2012 01:20:00', 
      '1/1/2012 01:40:00', 
      '1/1/2012 02:00:00', 
      '1/1/2012 05:30:00', 
      '1/1/2012 06:00:00'] 
) 

df2 = pd.DataFrame(
    {'voltage': s2}, 
) 

print df1 
print df2 

--output:-- 
        temp 
2012-01-01 00:00:00  0 
2012-01-01 01:00:00  1 
2012-01-01 02:00:00  2 
2012-01-01 03:00:00  3 
2012-01-01 04:00:00  4 
2012-01-01 05:00:00  5 
2012-01-01 06:00:00  6 
2012-01-01 07:00:00  7 
2012-01-01 08:00:00  8 
2012-01-01 09:00:00  9 

        voltage 
1/1/2012 01:20:00  5 
1/1/2012 01:40:00  6 
1/1/2012 02:00:00  7 
1/1/2012 05:30:00  8 
1/1/2012 06:00:00  9 


combined = df1.join(df2, how='outer') 
print combined 

--output:-- 
        temp voltage 
2012-01-01 00:00:00  0  NaN 
2012-01-01 01:00:00  1  NaN 
2012-01-01 01:20:00 NaN  5 
2012-01-01 01:40:00 NaN  6 
2012-01-01 02:00:00  2  7 
2012-01-01 03:00:00  3  NaN 
2012-01-01 04:00:00  4  NaN 
2012-01-01 05:00:00  5  NaN 
2012-01-01 05:30:00 NaN  8 
2012-01-01 06:00:00  6  9 
2012-01-01 07:00:00  7  NaN 
2012-01-01 08:00:00  8  NaN 
2012-01-01 09:00:00  9  NaN 

combined = combined.apply(
    pd.Series.interpolate, 
    args=('time',) 
) 

print combined 

--output:-- 
         temp voltage 
2012-01-01 00:00:00 0.000000  NaN 
2012-01-01 01:00:00 1.000000  NaN 
2012-01-01 01:20:00 1.333333 5.000000 
2012-01-01 01:40:00 1.666667 6.000000 
2012-01-01 02:00:00 2.000000 7.000000 
2012-01-01 03:00:00 3.000000 7.285714 
2012-01-01 04:00:00 4.000000 7.571429 
2012-01-01 05:00:00 5.000000 7.857143 
2012-01-01 05:30:00 5.500000 8.000000 
2012-01-01 06:00:00 6.000000 9.000000 
2012-01-01 07:00:00 7.000000 9.000000 
2012-01-01 08:00:00 8.000000 9.000000 
2012-01-01 09:00:00 9.000000 9.000000 

print combined.fillna(method='backfill') 

--output:-- 
         temp voltage 
2012-01-01 00:00:00 0.000000 5.000000 
2012-01-01 01:00:00 1.000000 5.000000 
2012-01-01 01:20:00 1.333333 5.000000 
2012-01-01 01:40:00 1.666667 6.000000 
2012-01-01 02:00:00 2.000000 7.000000 
2012-01-01 03:00:00 3.000000 7.285714 
2012-01-01 04:00:00 4.000000 7.571429 
2012-01-01 05:00:00 5.000000 7.857143 
2012-01-01 05:30:00 5.500000 8.000000 
2012-01-01 06:00:00 6.000000 9.000000 
2012-01-01 07:00:00 7.000000 9.000000 
2012-01-01 08:00:00 8.000000 9.000000 
2012-01-01 09:00:00 9.000000 9.000000