Pandas时间戳缺失值填充问题：reindex报错求助

首先，我们来拆解你遇到的错误：
你执行df.reindex(index='timestamp')时触发了TypeError，原因是**reindex的index参数需要传入一个完整的索引序列（比如DatetimeIndex、列表等可迭代集合），而不是列名字符串**。你传入的'timestamp'是单个字符串，pandas无法将其解析为有效的索引集合，因此报错。

接下来，我们一步步实现你想要的“填充时间间隔处的value为2”的需求：

步骤1：预处理原始数据 #

首先要确保你的timestamp列是datetime类型，并将其设置为DataFrame的索引（这是后续时间序列操作的基础）：

import pandas as pd

# 模拟你的原始DataFrame
data = {
    'timestamp': ['2018-02-26 09:13:00', '2018-02-26 09:14:00', '2018-02-26 09:15:00',
                  '2018-02-26 09:18:00', '2018-02-26 09:19:00', '2018-02-26 09:21:00',
                  '2018-02-26 09:22:00', '2018-02-26 09:23:00'],
    'value': [0.972198, 1.008504, 1.011961, 1.018950, 1.008538, 0.988535, 0.944170, 0.940284]
}

df = pd.DataFrame(data)
# 将timestamp转换为datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
# 设置为索引
df = df.set_index('timestamp')

步骤2：生成完整的时间序列 #

我们需要生成从原始数据的最早时间到最晚时间，间隔1分钟的完整时间索引：

# 生成间隔1分钟的完整时间索引
full_time_index = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='1min')

步骤3：重新索引并填充缺失值 #

用reindex将原始DataFrame对齐到完整时间序列，同时指定缺失值填充为2：

# 重新索引，填充缺失值为2
df_filled = df.reindex(full_time_index, fill_value=2)
# 如果需要将索引变回普通列，执行以下代码
df_filled = df_filled.reset_index().rename(columns={'index': 'timestamp'})

执行完上述代码后，df_filled就是你想要的结果：

timestamp     value
0 2018-02-26 09:13:00  0.972198
1 2018-02-26 09:14:00  1.008504
2 2018-02-26 09:15:00  1.011961
3 2018-02-26 09:16:00  2.000000
4 2018-02-26 09:17:00  2.000000
5 2018-02-26 09:18:00  1.018950
6 2018-02-26 09:19:00  1.008538
7 2018-02-26 09:20:00  2.000000
8 2018-02-26 09:21:00  0.988535
9 2018-02-26 09:22:00  0.944170
10 2018-02-26 09:23:00  0.940284

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Edamame