如何高效填充时间序列？

要高效填充时间序列，可以使用Python中的pandas库。以下是一个示例代码，展示了如何使用pandas来填充时间序列数据。

import pandas as pd

# 创建一个示例时间序列
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-01-10'
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start=start_date, end=end_date)})
print("原始时间序列：")
print(df)

# 设置日期列为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 使用resample函数填充时间序列
df_resampled = df.resample('D').asfreq()
print("\n填充后的时间序列：")
print(df_resampled)

上述代码中，我们首先创建了一个起始日期到结束日期的时间序列，并将其存储在一个DataFrame中。然后，我们将日期列设置为索引，这是进行时间序列操作的常见做法。

接下来，我们使用resample函数来填充时间序列。在这个例子中，我们使用了'D'参数，表示按天填充。asfreq函数用于将时间序列转换为指定的频率。

最后，我们打印填充后的时间序列，以检查结果。

使用pandas的resample函数可以方便地填充时间序列数据，而且可以根据需要进行灵活的频率设置。