Dataframe Groupby 和 Resample，每分钟添加缺失行

Question

我想要一个简短的数据框：

1. 每分钟安排一次

2. 添加缺失分钟数的行（从 09:05 到 09:20）

3. 然后每 5 分钟重新采样一次

time  cars     flow

 0  9:07   737       In

 1  9:06    22      Out

 2  9:18    42       In

 3  9:19    36  Unknown

我尝试过的：

data = {'time': ["9:07", "9:06", "9:18", "9:19"], 

'cars' : [737,  22, 42,36],

'flow': ["In","Out","In","Unknown"]}

df = pd.DataFrame(data)

idx = pd.date_range("9:05", "09:20", freq="1min")

idx = idx.rename('time')

df = df.set_index('time')

df.index = pd.to_datetime(df.index)

df = df.reindex(idx, fill_value=0)

df = df.groupby('flow').resample('5T')['cars'].sum()     # how_many_volume

print(df)

它返回：

flow     time               

0        2020-10-21 09:05:00      0

         2020-10-21 09:10:00      0

         2020-10-21 09:15:00      0

         2020-10-21 09:20:00      0

In       2020-10-21 09:05:00    737

         2020-10-21 09:10:00      0

         2020-10-21 09:15:00     42

Out      2020-10-21 09:05:00     22

Unknown  2020-10-21 09:15:00     36

但想要的是：

In             2020-10-21 09:05:00    737

               2020-10-21 09:10:00    0

               2020-10-21 09:15:00    42

               2020-10-21 09:20:00    0

Out            2020-10-21 09:05:00    22

               2020-10-21 09:10:00    0

               2020-10-21 09:15:00    0

               2020-10-21 09:20:00    0

Unknown        2020-10-21 09:05:00    0

               2020-10-21 09:10:00    0

               2020-10-21 09:15:00    36

               2020-10-21 09:20:00    0

有什么方法可以实现呢？

Answer 1

df2 = df.pivot(columns='flow').resample('5T').sum().stack()df2.index = df2.index.swaplevel(0, 1)>>> df2.sort_index()                              carsflow    time                      In      2020-10-20 09:05:00  737.0        2020-10-20 09:10:00    0.0        2020-10-20 09:15:00   42.0Out     2020-10-20 09:05:00   22.0        2020-10-20 09:10:00    0.0        2020-10-20 09:15:00    0.0Unknown 2020-10-20 09:05:00    0.0        2020-10-20 09:10:00    0.0        2020-10-20 09:15:00   36.0我个人会将数据保留为表格形式：>>> df.pivot(columns='flow').resample('5T').sum()                      cars              flow                    In   Out Unknowntime                                    2020-10-20 09:05:00  737.0  22.0     0.02020-10-20 09:10:00    0.0   0.0     0.02020-10-20 09:15:00   42.0   0.0    36.0