Python Pandas：将小时增量Datetime转为15分钟增量并保留对应值

嗨～刚接触Stack Overflow提问很正常，别担心！你已经找对方向啦，用asfreq()方法完全能搞定这个需求，我来给你补全细节和步骤：

第一步：确保时间列是datetime类型并设为索引 #

asfreq()是基于Datetime索引工作的，所以先做这两步：

• 如果你的Datetime列还不是datetime格式，先转换：

  df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Datetime'])
  

• 把Datetime列设置为DataFrame的索引：

  df = df.set_index('Datetime')
  

第二步：转换为15分钟频率并填充数值 #

这就是你之前尝试的方法，完整写法如下，method='ffill'会把每小时的原数值向前填充到后续的15分钟区间里：

df = df.asfreq('15Min', method='ffill')

可选：将索引转回普通列 #

如果之后需要把Datetime变回普通列而非索引，执行：

df = df.reset_index()

举个直观的例子 #

假设你原来的数据是这样的：

执行上述代码后，会得到：

这样就完美实现了15分钟增量且保留原数值的需求啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tsbeginner