Пример входного набора данных:
DateTime,A,B
2001-2-28T00:00:01,1.3,2.1
2001-2-28T00:00:02,nan,2.7
2001-2-28T00:00:05,1.1,2.9
2001-2-28T00:00:08,nan,2.9
2001-2-28T00:00:10,nan,2.3
2001-2-28T00:00:25,1.2,2,4
...
2020-2-28T00:00:50,1.9,3.6
2020-2-28T00:01:48,1.8,nan
2020-2-28T00:00:52,1.7,nan
2020-2-28T00:00:25,1.9,2.6
dtf.fillna (method = 'ffill', limit = '1Min', limit_reference = 'DateTime')
Ожидаемый результат:
DateTime,A,B
2001-2-28T00:00:01,1.3,2.1
2001-2-28T00:00:02,1.3,2.7
2001-2-28T00:00:05,1.1,2.9
2001-2-28T00:00:08,1.1,2.9
2001-2-28T00:00:10,1.1,2.3
2001-2-28T00:00:25,1.2,2,4
...
2020-2-28T00:00:50,1.9,3.6
2020-2-28T00:01:48,1.8,3.6
2020-2-28T00:00:52,1.7,nan
2020-2-28T00:00:25,1.9,2.6
Не хочу повторной выборки данных, как предложено в другом примере, поскольку объем данных слишком велик для регулярной выборки, и вы не хотите создавать «поддельные» выборки, просто хотите заполнить значения nan дляобразцы, которые отсутствуют в одном из показаний датчика: Python Pandas fillna с timedelta