Pandas重复时间索引替换及1分钟间隔时间插值实现方法问询

首先执行前置检查，确保时间索引为datetime格式，未转换的话先执行：

import pandas as pd
df.index = pd.to_datetime(df.index)

根据你的实际数据场景选择对应方案： #

场景1：DataFrame行顺序符合1分钟序列逻辑，仅索引被错误赋值为10分钟重复值 #

不需要修改原始数据，直接替换索引即可：

# 以原索引第一个时间为起点，生成和DataFrame行数一致的1分钟连续索引
new_index = pd.date_range(start=df.index.min(), periods=len(df), freq='1T')
df.index = new_index

场景2：仅10分钟时间点的数据有效，其余重复行是冗余数据，需要生成带空值/插值的1分钟完整序列 #

按以下步骤操作：

# 1. 去重重复时间索引，保留每个10分钟点的第一条数据（可修改keep='last'保留最后一条）
df_unique = df[~df.index.duplicated(keep='first')]
# 2. 生成覆盖数据时间范围的完整1分钟时间索引
new_index = pd.date_range(start=df_unique.index.min(), end=df_unique.index.max(), freq='1T')
# 3. 重对齐索引，中间缺失的分钟位置自动填充NaN
df_result = df_unique.reindex(new_index)
# 可选操作：按时间序列逻辑插值补全空值
df_result = df_result.interpolate(method='time')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gis20