我想重新采樣我的數(shù)據(jù)，以便每個(gè)索引的日期時(shí)間之間的每個(gè)間隔有 512 秒。找到了resample方法pandas，但是不能正常使用，因?yàn)樽詈髸?huì)修改太多原始數(shù)據(jù)（原始數(shù)據(jù)的真實(shí)性不一樣）。但是，我想到了一種可能性，如果在日期時(shí)間之內(nèi)，間隔只有2個(gè)數(shù)字，它們也可以相互劃分（512：4 = 128）。問題是它們的出現(xiàn)可以計(jì)算任意數(shù)量。使用以下代碼計(jì)算索引的間隔：intervals = np.array(round(df.index.to_series().diff().dt.total_seconds().fillna(0)))我的索引的間隔是這樣的：（因?yàn)槲业臄?shù)據(jù)每 4 或 512 秒記錄一次）{4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 512,512, 512, 512, 512, 512, 512, 4, 4, 4, 4, 4, 512, 512, 512, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 512, 4, 4, 4, 4, 512, 512, 521, 512, ...}問題是有時(shí)數(shù)據(jù)每 4 秒記錄一次，持續(xù) 5 分鐘（因此沒有足夠的時(shí)間來達(dá)到 512）然后它可能會(huì)出現(xiàn) 512 等等，如上例所示。這是一個(gè)問題，因?yàn)槲沂紫认氲揭苍S我應(yīng)該每 512 秒循環(huán)一次，然后刪除所有不在該間隔內(nèi)的行。（我刪除它們是因?yàn)槲抑恍枰?12秒記錄一次數(shù)據(jù)，實(shí)際上沒有必要知道它在間隔內(nèi)是什么。它可能會(huì)增加，但它會(huì)改變很多。）我需要使其成為每 512 個(gè)，但不使用重采樣方法，因?yàn)槿绻矣^察得好，它會(huì)破壞數(shù)據(jù)的真實(shí)性?？偠灾瑑蓚€(gè)主要條件是：一是尊重并保持?jǐn)?shù)據(jù)的真實(shí)性；二是最終每512秒記錄一次數(shù)據(jù)。所以，我問你們，這個(gè)領(lǐng)域的專家，你們認(rèn)為最適合我的情況的方法或算法是什么？PS：我一直在尋找其他方法，比如 resample 但更好，但我沒有找到合適的方法。但是，我愿意接受新想法！讓我知道是否應(yīng)該添加有關(guān)該問題的其他詳細(xì)信息。非常感謝。