Pandas 插值给出奇怪的结果

我正在使用 Pandas 及时插值数据点，但是在重采样和插值时，使用不同的重采样率时，相同的插值时间会得到不同的结果。

这是一个测试示例：

import pandas as pd
import datetime

data = pd.DataFrame({'time': list(map(lambda a: datetime.datetime.strptime(a, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
                                                ['2021-03-28 12:00:00', '2021-03-28 12:01:40',
                                                 '2021-03-28 12:03:20', '2021-03-28 12:05:00',
                                                 '2021-03-28 12:06:40', '2021-03-28 12:08:20',
                                                 '2021-03-28 12:10:00', '2021-03-28 12:11:40',
                                                 '2021-03-28 12:13:20', '2021-03-28 12:15:00'])),
                     'latitude': [44.0, 44.00463175663968, 44.00919766508212,
                                  44.01357245844425, 44.0176360866699, 44.02127701531401,
                                  44.02439529286458, 44.02690530159084, 44.02873811544965,
                                  44.02984339933479],
                     'longitude': [-62.75, -62.74998054893869, -62.748902164559304,
                                   -62.74679419470262, -62.7437142666763, -62.739746727555016,
                                   -62.735000345048086, -62.72960533041183, -62.72370976436673,
                                   -62.717475524320704]})

data.set_index('time', inplace=True)

a = data.resample('20s').interpolate(method='time')
b = data.resample('60s').interpolate(method='time')

print(a.iloc[:18:3])
print(b.iloc[:6])

# --- OUTPUT --- #

                      latitude  longitude
time                                     
2021-03-28 12:00:00  44.000000 -62.750000
2021-03-28 12:01:00  44.002779 -62.749988  # <-- Different Values
2021-03-28 12:02:00  44.005545 -62.749765  # <-- Different Values
2021-03-28 12:03:00  44.008284 -62.749118  # <-- Different Values
2021-03-28 12:04:00  44.010948 -62.748059  # <-- Different Values
2021-03-28 12:05:00  44.013572 -62.746794
                      latitude  longitude
time                                     
2021-03-28 12:00:00  44.000000 -62.750000
2021-03-28 12:01:00  44.002714 -62.749359  # <-- Different Values
2021-03-28 12:02:00  44.005429 -62.748718  # <-- Different Values
2021-03-28 12:03:00  44.008143 -62.748077  # <-- Different Values
2021-03-28 12:04:00  44.010858 -62.747435  # <-- Different Values
2021-03-28 12:05:00  44.013572 -62.746794 

The a数据框和b数据帧应该在每分钟预测相同的值，但在大多数情况下，此时它们会有所不同。

有谁知道这可能是什么原因造成的？绘制完整结果时，看起来在分钟上重新采样会导致 pandas 忽略不在分钟上的时间戳中的数据（例如 12:01:40 和 12:03:20）。

我的评论总结和一些解释：

如果您进行比较，您可以观察到发生了什么data.resample('60s').asfreq() to data.resample('20s').asfreq()。虽然所有样本数据都适合 20 年代网格，但只有少数值保留在 60 年代网格中。pandas 重新采样插值产生 NaN https://stackoverflow.com/q/47148446/10197418基本上描述了问题。

重点是，pandas重新采样和then插值。如果重采样导致数据丢失，则这些数据不可用于插值。如果您想利用最初拥有的所有数据，您需要进行插值，然后重置索引。你可以这样做

# let's create new indices, the desired index...
new_index_20s = pd.date_range(data.index.min(), data.index.max(), freq='20s')
# and a helper for interpolation; the combination of existing and desired index
tmp_index_20s = data.index.union(new_index_20s)

new_index_60s = pd.date_range(data.index.min(), data.index.max(), freq='60s')
tmp_index_60s = data.index.union(new_index_20s)

# re-index to the helper index,
# interpolate,
# and re-index to desired index 
a1 = data.reindex(tmp_index_20s).interpolate('index').reindex(new_index_20s)
b1 = data.reindex(tmp_index_60s).interpolate('index').reindex(new_index_60s)

现在您已就结果时间序列达成一致：

print(a1.iloc[:18:3])
print(b1.iloc[:6])
                      latitude  longitude
2021-03-28 12:00:00  44.000000 -62.750000
2021-03-28 12:01:00  44.002779 -62.749988
2021-03-28 12:02:00  44.005545 -62.749765
2021-03-28 12:03:00  44.008284 -62.749118
2021-03-28 12:04:00  44.010948 -62.748059
2021-03-28 12:05:00  44.013572 -62.746794
                      latitude  longitude
2021-03-28 12:00:00  44.000000 -62.750000
2021-03-28 12:01:00  44.002779 -62.749988
2021-03-28 12:02:00  44.005545 -62.749765
2021-03-28 12:03:00  44.008284 -62.749118
2021-03-28 12:04:00  44.010948 -62.748059
2021-03-28 12:05:00  44.013572 -62.746794