如何将准日度汽油价格DataFrame填充为小时级以匹配电价数据？

我有一份本地汽油价格的DataFrame，想和电价DataFrame结合分析，但汽油数据是准日度，电价是小时级。需要把每日汽油价格值复制，适配到电价DataFrame的小时级维度，或者有没有更智能的方式直接在电价DataFrame里引用汽油价格？

我的汽油数据如下：

Price   
Date                    
2022-10-20  16.19
2022-10-19  16.49
2022-10-18  16.69
2022-10-15  16.99

因为要做小时级对比分析，所以把电价平均到日度的方案不可行。我尝试了下面的代码，但执行失败：

df.set_index('DateTime').resample('H').pad()

方法1：将汽油数据重采样为小时级 #

你的代码执行失败大概率是因为汽油数据的索引已经是Date（日期类型），不需要再用set_index('DateTime')。正确操作步骤如下：

1. 确保汽油数据的索引是日期时间类型（如果不是先转换）：

import pandas as pd

# 假设你的汽油DataFrame叫gas_df
gas_df.index = pd.to_datetime(gas_df.index)

2. 重采样到小时级并填充值（用pad()或ffill()向前填充，保证当天24小时都用同一日的汽油价格）：

# 如果要匹配电价数据的时间范围，假设电价DataFrame叫elec_df
gas_hourly = gas_df.resample('H').pad().reindex(elec_df.index)

生成的gas_hourly会和电价DataFrame的小时级索引完全匹配，之后直接合并即可：

combined_df = pd.concat([elec_df, gas_hourly], axis=1)

方法2：直接在电价DataFrame中匹配日期引用汽油价格 #

不需要提前扩展汽油数据，而是通过提取电价时间的日期部分，直接关联汽油价格，内存占用更小，适合数据量较大的场景：

1. 从电价DataFrame的时间索引（假设是DateTime）中提取日期：

elec_df['Date'] = elec_df.index.date

2. 用merge方法关联汽油价格（能自动处理缺失日期的情况）：

# 把汽油数据的索引转为列，方便合并
gas_df_reset = gas_df.reset_index().rename(columns={'Date': 'Date'})
# 合并两个DataFrame
combined_df = elec_df.merge(gas_df_reset, on='Date', how='left')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GregersDK