我如何循环浏览时间列表，找到跳过/缺少的时间，然后填入该时间？

Question

我每天每12分钟就有一份文件清单。我应该有120个文件，但我只有114个。这意味着有6到12分钟的时间段丢失数据/文件。我创建了一个数组，左边是datetimes，右边是我的数据：

"row" -|-     "Time"       -|-       "Rain_Rate"      


1:    2014/04/02 00:00:09  |           0.5

2:    2014/04/02 00:12:20  |           1.1

3:    2014/04/02 00:24:05  |           0.48

4:    2014/04/02 00:36:51  |           2.3

5:    2014/04/02 01:00:08  |           4.1

6:    2014/04/02 01:12:26  |           5.0  

7:    2014/04/02 01:24:02  |           3.2

如您所见，第4行和第5行之间缺少时间（应该是00:48:00）。我如何通过计算两边的平均降雨量来填充这一行

另外，如果有2次/行背对背丢失，我怎么做

Answer 1

首先，以12分钟的频率构建DateTimeIndex：

import datetime
import pandas as pd
import numpy as np

start = datetime.datetime(2014, 4, 2)
end = datetime.datetime(2014, 8, 1)  # whenever your time series ends
idx = pd.date_range(start, end, freq='12T')  # 12T = 12 minutes

接下来，您必须使用新索引构建数据帧：

df = pd.DataFrame(np.nan, index=idx, columns=['dummy']) # you need to provide a column name

我想，您的数据是在一个带有DateTimeIndex的pd.Seriess中，否则您必须构建一个

现在，您可以使用DateTimeIndex和pandas的全部功能：

df['Rain_Rate'] = s
df['Rain_Rate'] = df['Rain_Rate'].interpolate()  # standard is linear approximation

查看interpolate()了解更多选项