我將 Pandas 0.23.4 與 Python 3.7.1 一起使用。我一直在收集 ICMP ping 回復(fù)并想用 Pandas 分析它們。輸入文件包含如下數(shù)據(jù)：13:27:19.651425 64 bytes from 1.1.1.1: icmp_seq=26 ttl=57 time=15.643 ms13:27:20.652464 64 bytes from 1.1.1.1: icmp_seq=27 ttl=57 time=11.957 ms13:27:21.653371 64 bytes from 1.1.1.1: icmp_seq=28 ttl=57 time=12.201 ms數(shù)據(jù)提?。簊equence，timestamp，ttl和time elapsed。但是，偶爾會(huì)出現(xiàn)超時(shí)，如下所示：Request timeout for icmp_seq 6478在這種情況下，我唯一可以解析的數(shù)據(jù)是sequence.我的數(shù)據(jù)框dtypes看起來(lái)像這樣：elapsed              objecttimestamp    datetime64[ns]ttl                  objectdtype: object索引是 a Int64Index（序列列）。已記錄的超時(shí)將包含NA(NAT為時(shí)間戳)。我想做的是插入時(shí)間戳列的值，因?yàn)槲以诔瑫r(shí)前后都有一個(gè)值。但是，如果我嘗試：df_ping.timestamp.interpolate(method='linear')它仍然返回5060   2018-12-11 14:51:28.7040595061                          NaT5062                          NaT5063                          NaT5064                          NaT5065                          NaT5066                          NaT5067                          NaT5068                          NaT5068   2018-12-11 14:51:38.2550345069   2018-12-11 14:51:38.255073另一個(gè)例子：4673   2018-12-11 14:45:00.7693154674                          NaT4675   2018-12-11 14:45:02.449024為什么插值似乎沒(méi)有任何作用？