合并两个Pandas数据帧，在一个时间列上重新采样，进行插值

合并两个Pandas数据帧，在一个时间列上重新采样，进行插值

如果从Series构造单个Dataframe，则使用时间值作为索引，如下所示：

>>> t1 = np.array([0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0])>>> y1 = pd.Series(t1, index=t1)>>> t2 = np.array([0, 0.34, 1.01, 1.4, 1.6, 1.7, 2.01])>>> y2 = pd.Series(3*t2, index=t2)>>> df = pd.Dataframe({'y1': y1, 'y2': y2})>>> df       y1    y20.00  0.0  0.000.34  NaN  1.020.50  0.5   NaN1.00  1.0   NaN1.01  NaN  3.031.40  NaN  4.201.50  1.5   NaN1.60  NaN  4.801.70  NaN  5.102.00  2.0   NaN2.01  NaN  6.03

您可以简单地对其进行插值，然后仅选择

y1

定义的部分：

>>> df.interpolate('index').reindex(y1)      y1   y20.0  0.0  0.00.5  0.5  1.51.0  1.0  3.01.5  1.5  4.52.0  2.0  6.0