如何正确重新采样带有时差的 Excel 表格数据？

python

2024-03-15 11:24:42

重新采样 Excel 表格数据中的时差调整

在处理 Excel 表格数据时，经常需要重新采样以获得更高或更低的时间分辨率。然而，当数据包含时差时，重新采样可能会导致时间间隔和起始时间不正确。本文将探讨如何处理此问题，并提供一个分步指南来正确重新采样带有时差的 Excel 数据。

问题：不正确的重新采样时间间隔和起始时间

当重新采样带有时差的 Excel 数据时，您可能会遇到以下问题：

时间间隔不正确： 重新采样后的数据时间间隔与预期不符，可能比原始数据短或长。
起始时间错误： 重新采样后的数据起始时间与预期不同，可能早于或晚于原始数据。

解决方法：正确重新采样带有时差的数据

要正确重新采样带有时差的 Excel 数据，需要遵循以下步骤：

1. 正确解析时间列

确保 Excel 中的时间列正确格式化为时间格式，例如：“HH:MM:SS”或“HH:MM:SS.SSS”。
使用 pd.to_datetime() 函数将时间列解析为 Python datetime 对象。
指定正确的格式化字符串与时间格式匹配。

2. 设置正确的重采样参数

使用 resample() 函数重新采样数据时，指定以下参数：
- rule： 要重新采样的时间间隔，例如“1s”表示 1 秒。
- origin： 重新采样的起始时间。对于带有时差的数据，需要使用 start_time 而不是 start。

示例代码

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("excel_file.xlsx", usecols=[0, 1], index_col=[0], skiprows=[0, 1])

# 将时间列解析为日期时间
df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%H:%M:%S')

# 设置重新采样起始时间
start_time = pd.to_datetime("22:48:00", format='%H:%M:%S')

# 重新采样数据
df_upsampled = df.resample("1s", origin=start_time).asfreq()

# 打印重新采样后的数据
print(df_upsampled)