如何在Pandas中用均值插补缺失的小时时间序列行？

• 先确保你的DataFrame索引是datetime类型（如果还没转的话）：

  prices_df.index = pd.to_datetime(prices_df.index)
  

• 重采样生成完整的1小时时间序列，缺失的时间戳会被补出来，对应值为NaN：

  resampled_df = prices_df.resample('1H').asfreq()
  

• 用前后紧邻行均值插补缺失值，有两种简便方法：
  方法一：用线性插值（单个缺失值等价于前后均值）
  单个缺失的小时行，线性插值结果就是前后紧邻行的均值，还能限制只插补连续1个缺失值：

  filled_df = resampled_df.interpolate(method='linear', limit=1)
  

  方法二：手动计算前后行的平均
  直接取缺失值的前一行和后一行数值的平均，逻辑更直观：

  filled_df = resampled_df.fillna(
      (resampled_df.shift(1) + resampled_df.shift(-1)) / 2
  )
  

注意：如果存在连续多个缺失小时的情况，第二种方法会让这些连续缺失值保持NaN（因为中间缺失值的前后行可能也是NaN），可以根据你的实际需求调整逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ferdinando Randisi