对 pandas DataFrame 中的时间序列进行上采样并进行插值

Question

下面有一个示例 DataFrame，其中采样频率 = 250 Hz（每 4 毫秒 1 个样本）：

df = 

datetime                  sample_value
2000-01-01 00:00:00.004      56
2000-01-01 00:00:00.008      58
2000-01-01 00:00:00.012      64
2000-01-01 00:00:00.016      61

我正在尝试对上述值进行重新采样，以实现 1000 Hz 的采样频率并进行插值。我可以使用 scipy 中的

df.resample()

然后使用

interpolate.interp1d()

来完成此操作吗？如果是的话，怎么办？

我发现的大多数示例都是从几个月 -> 天或几小时 -> 分钟执行此操作，但我无法让它适用于我的用例。

任何帮助将不胜感激。谢谢！

Answer 1

示例代码

import pandas as pd
data1 = {'datetime': ['2000-01-01 00:00:00.004000', '2000-01-01 00:00:00.008000', 
                      '2000-01-01 00:00:00.012000', '2000-01-01 00:00:00.016000'], 
         'sample_value': [56, 58, 64, 61]}
df = pd.DataFrame(data1)
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

代码

使用

asfreq

df.set_index('datetime').asfreq('1ms').interpolate().reset_index()