一、引言

在做时序数据相关任务时候，会遇到采样的间隔不规律的情况，比如采样周期为月，但是有的月份应该种种原因未能成功采样，如下：

这时候运用统计模型进行时序分析的时候往往会出现问题，所以我们需要构造规律的时间间隔，然后对构造出的月份的数据进行插值。

二、实现过程

方法一：先构造、后填充

代码：

import pandas as pd
# 创建一个包含不规律时间间隔的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'time': ['2013-01-01', '2013-02-01', '2013-04-01', '2013-06-01', '2013-07-01'],
    'value': [2, 4, 5, 7, 9]
})

# 将时间列转换为 pandas 的日期时间类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
# 将日期列设置为索引
df.set_index('time', inplace=True)
# 构造规律的时间间隔
df = df.resample('MS').asfreq()
print(df)

# 使用插值法填充缺失值
df['value'] = df['value'].interpolate()
interpolated_df = df

# 输出结果
print(interpolated_df)

首先将不规律的时间点和对应的数值存储在一个 pandas 的 DataFrame 对象中。然后，我们将时间列转换为 pandas 的日期时间类型，以便后续处理。接下来，使用resample方法将时间序列转换为规律的时间间隔（月份），并使用asfreq方法将缺失的月份填充为 NaN 值。最后，我们使用interpolate方法对数值列进行插值操作，填补缺失的数值。

结果：

方法二：先填充、后构造

代码：

import pandas as pd
from scipy.interpolate import interp1d

# 创建一个包含不规律时间间隔的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'time': ['2013-01-01', '2013-02-01', '2013-04-01', '2013-06-01', '2013-07-01'],
    'value': [2, 4, 5, 7, 9]
})

# 将时间列转换为 pandas 的日期时间类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# 构造规律的时间间隔
start_time = df['time'].min()
end_time = df['time'].max()
regular_time = pd.date_range(start=start_time, end=end_time, freq='MS')

# 使用 interp1d 函数对规律时间间隔进行插值操作
# interp1d(df['time'].values.astype(float), df['value'].values)返回一个函数
interpolated_values = interp1d(df['time'].values.astype(float), df['value'].values)(regular_time.values.astype(float))

# 创建包含插值结果的DataFrame对象
interpolated_df = pd.DataFrame({'time': regular_time, 'value': interpolated_values})

# 输出结果
print(interpolated_df)

先基于原数据构造出构造规律的时间间隔，然后基于原数据使用 interp1d 函数对构造出的规律时间间隔进行插值操作，最终创建出新的规律的时间间隔的数据。

结果：

作者简介：

读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作，结合自身科研实践经历不定期持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注gzh：数据杂坛，获取数据和源码学习更多内容。

原文链接：

【Python时序预测系列】时序数据采样间隔不规律的解决方案（案例）