Pandas从时间序列的变化指示中创建重复的数据

Question

我有一个表示位置变化的时间序列，如下所示：

08-09-2018 17:00:00, user_1, home
08-09-2018 18:30:00, user_2, home
08-09-2018 18:40:00, user_1, recreation center

我需要创建“bucket”（在这个例子中，可能每15米一个），我需要用最后一个bucket中的内容填充每个bucket，如下所示：

08-09-2018 17:00:00, user_1, home
08-09-2018 17:15:00, user_1, home
08-09-2018 17:30:00, user_1, home
08-09-2018 17:45:00, user_1, home
08-09-2018 18:00:00, user_1, home
08-09-2018 18:15:00, user_1, home
08-09-2018 18:30:00, user_1, home
08-09-2018 18:30:00, user_2, home
08-09-2018 18:45:00, user_1, recreation center
08-09-2018 18:45:00, user_2, home
08-09-2018 19:00:00, user_1, recreation center
08-09-2018 19:00:00, user_2, home

从那里我将获得位置名的虚拟数据。。但我知道该怎么做：）如果有用的话，可以这样分组：

 pd.crosstab([locationDf.date, locationDf.user], locationDf.location)

我怎么做第一部分

我可以这样做：

对于user，locDf.groupby（'user'）中的user\u loc\u dc： user_loc_dc.resample（'15T'）.agg（'max'）.ffill（）#只需附加这些

Answer 1

使用pd.resample()和ffill()：

dates = [pd.Timestamp('08-09-2018 17:00:00'), pd.Timestamp('08-09-2018 18:30:00'), pd.Timestamp('08-09-2018 18:40:00'), pd.Timestamp('08-09-2018 19:00:00')]

data = [['user_1', 'home'], ['user_2', 'home'], ['user_1', 'recreation center'], ['user_2', 'home']]

resampled = pd.Series(data, dates).resample('15T').ffill()

收益率：

2018-08-09 17:00:00                 [user_1, home]
2018-08-09 17:15:00                 [user_1, home]
2018-08-09 17:30:00                 [user_1, home]
2018-08-09 17:45:00                 [user_1, home]
2018-08-09 18:00:00                 [user_1, home]
2018-08-09 18:15:00                 [user_1, home]
2018-08-09 18:30:00                 [user_2, home]
2018-08-09 18:45:00    [user_1, recreation center]
2018-08-09 19:00:00                 [user_2, home]
Freq: 15T, dtype: object