如何将pandas DataFrame中8Hz采样的时间序列数据重采样为16Hz？

前置操作：正确解析时间索引 #

大多数重采样失败的核心原因是时间列的亚秒部分没有被正确解析，需要显式指定格式匹配微秒：

import pandas as pd

# 解析时间列，%f 对应微秒部分
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
# 将时间列设为索引
df = df.set_index('time')

如果原始数据的时间戳存在轻微偏移，没有严格对齐8Hz的时间格，可以先做一次对齐操作：

# 8Hz对应采样间隔为125000微秒（1e6微秒/8）
df = df.resample('125000U').first()

上采样到16Hz #

16Hz对应的采样间隔为62500微秒（1e6微秒/16），直接用该频率做重采样后插值补全缺失值即可，上采样常用线性插值，可根据业务需求替换为时间加权插值、样条插值等方法：

# 重采样到16Hz，线性插值补全
df_16hz = df.resample('62500U').interpolate(method='linear')

验证采样率 #

执行以下代码验证输出的采样率是否符合预期：

duration = (df_16hz.index[-1] - df_16hz.index[0]).total_seconds()
sample_rate = len(df_16hz) / duration
print(f"输出采样率：{sample_rate:.2f}Hz")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user5349