повторная выборка / интерполяция временных рядов с помощью datetimeindex

Question

У меня есть два фрейма данных, каждый из которых содержит один или несколько временных рядов из одного и того же временного интервала, но с выборкой с разными временными метками.

Я хотел бы объединить их в один, пересэмплировать и интерполировать с индексомпервый.

Вот пример первого фрейма данных:

                        a      b      c     d
2013-01-01 07:00:00  0.45  24.33   9.04  0.00
2013-01-01 08:00:00  0.55  23.11  11.60  0.06
2013-01-01 09:00:00  0.69  27.23  18.18  0.03
2013-01-01 10:00:00  0.64  26.58  31.46  0.06
2013-01-01 11:00:00  0.36  17.50  42.58  0.29
2013-01-01 12:00:00  0.32  15.39  50.30  0.17
2013-01-01 13:00:00  0.41  17.73  51.45  0.13
2013-01-01 14:00:00  0.50  19.48  50.50  0.05
2013-01-01 15:00:00  0.48  18.32  51.51  0.03
2013-01-01 16:00:00  0.50  18.49  50.70  0.02
2013-01-01 17:00:00  1.13  32.89  40.07  0.20
2013-01-01 18:00:00  1.81  59.64  16.59  0.37

А второй:

                        e
2013-01-01 06:15:00   9.0
2013-01-01 06:45:00   9.0
2013-01-01 06:55:00   9.0
2013-01-01 07:15:00   9.0
2013-01-01 07:45:00   9.0
2013-01-01 07:55:00   9.0
2013-01-01 08:15:00  10.0
2013-01-01 08:45:00  11.0
2013-01-01 08:55:00  11.0
2013-01-01 09:15:00  12.0
2013-01-01 09:45:00  13.0
2013-01-01 09:55:00  13.0
2013-01-01 10:15:00  14.0
2013-01-01 10:45:00  15.0
2013-01-01 10:55:00  15.0
2013-01-01 11:15:00  14.0
2013-01-01 11:45:00  14.0
2013-01-01 11:55:00  14.0
2013-01-01 12:15:00  14.0
2013-01-01 12:45:00  14.0
2013-01-01 12:55:00  14.0
2013-01-01 13:15:00  14.0
2013-01-01 13:45:00  14.0
2013-01-01 13:55:00  14.0
2013-01-01 14:15:00  14.0
2013-01-01 14:45:00  14.0
2013-01-01 14:55:00  14.0
2013-01-01 15:15:00  14.0
2013-01-01 15:45:00  13.0
2013-01-01 15:55:00  13.0
2013-01-01 16:15:00  13.0
2013-01-01 16:45:00  13.0
2013-01-01 16:55:00  13.0
2013-01-01 17:15:00  12.0
2013-01-01 17:45:00  12.0
2013-01-01 17:55:00  12.0
2013-01-01 18:15:00  11.0

В этом случае второй более гранулированный, но этоне обязательно будет так.Я хотел бы пересмотреть второй с датами от первого.Возможно ли это элегантным способом панды?

Я пробовал reindex с полными кадрами данных, но он жалуется на дублирующую ось.Может быть, это действительно моя проблема.

Answer 1

Простой new_df = pd.concat((df1,df2), axis=1) сохраняет всю информацию и метки времени.Вы можете выбрать повторную выборку new_df по своему желанию.

В этом конкретном случае вы можете сделать:

pd.concat((df1, df2.groupby(df2.index.floor('H')).mean()), axis=1)

Вывод:

                        a       b       c       d       e
idx                     
2013-01-01 06:00:00     NaN     NaN     NaN     NaN     9.000000
2013-01-01 07:00:00     0.45    24.33   9.04    0.00    9.000000
2013-01-01 08:00:00     0.55    23.11   11.60   0.06    10.666667
2013-01-01 09:00:00     0.69    27.23   18.18   0.03    12.666667
2013-01-01 10:00:00     0.64    26.58   31.46   0.06    14.666667
2013-01-01 11:00:00     0.36    17.50   42.58   0.29    14.000000
2013-01-01 12:00:00     0.32    15.39   50.30   0.17    14.000000
2013-01-01 13:00:00     0.41    17.73   51.45   0.13    14.000000
2013-01-01 14:00:00     0.50    19.48   50.50   0.05    14.000000
2013-01-01 15:00:00     0.48    18.32   51.51   0.03    13.333333
2013-01-01 16:00:00     0.50    18.49   50.70   0.02    13.000000
2013-01-01 17:00:00     1.13    32.89   40.07   0.20    12.000000
2013-01-01 18:00:00     1.81    59.64   16.59   0.37    11.000000