如何在pandas.DataFrame.resample()中设置低于现有最小TimedeltaIndex的起始值？

有一个记录测试中每分钟两个设置值的DataFrame，示例如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "time": [
            pd.Timedelta(1, unit="min"),
            pd.Timedelta(2, unit="min"),
            pd.Timedelta(3, unit="min"),
            pd.Timedelta(4, unit="min"),
            pd.Timedelta(5, unit="min"),
        ],
        "setting_1": [4.0, 4.0, 6.0, 6.0, 8.0],
        "setting_2": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
    }
).set_index("time")

输出结果：

setting_1  setting_2
time                         
0 days 00:01:00        4.0        1.0
0 days 00:02:00        4.0        2.0
0 days 00:03:00        6.0        3.0
0 days 00:04:00        6.0        4.0
0 days 00:05:00        8.0        5.0

需要将其与每10秒采样一次的测试结果DataFrame合并，原本使用df.resample("10S").bfill()扩展索引，但该方法索引起始于原数据的最小索引0 days 00:01:00。现希望索引起始于0 days 00:00:10，且该时间段内的设置值用1分钟处的值回填，同时无需拼接临时DataFrame。

方法1：resample指定start参数 #

直接在resample中设置start为目标起始时间，结合bfill()自动扩展索引并回填值：

# 指定重采样起始时间为10秒，间隔10秒
resampled_df = df.resample("10S", start=pd.Timedelta("10s")).bfill()
resampled_df.head()

输出结果：

setting_1  setting_2
time                         
0 days 00:00:10        4.0        1.0
0 days 00:00:20        4.0        1.0
0 days 00:00:30        4.0        1.0
0 days 00:00:40        4.0        1.0
0 days 00:00:50        4.0        1.0

原理：start参数强制重采样序列从指定时间开始，bfill()会用原数据中第一个非缺失值（即00:01:00的设置值）填充起始点到原最小索引之间的区间。

方法2：构造目标索引后用reindex回填 #

手动生成完整的目标时间索引，再通过reindex结合bfill()实现填充：

# 生成从10秒到原数据最大时间的10秒间隔索引
target_index = pd.TimedeltaIndex(
    pd.date_range(start=pd.Timedelta("10s"), end=df.index.max(), freq="10S").time
)

# 重新索引并回填缺失值
resampled_df = df.reindex(target_index).bfill()
resampled_df.head()

此方法可精准控制索引范围，适合复杂时间区间的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Braden