Python Pandas – 如何对带有微秒频率的DateTimeIndex进行上取整操作

在数据分析中，时间序列数据可谓是重中之重。Pandas作为Python中最强大的数据分析库，对时间序列数据有着完美的支持。常见的时间序列数据有月、日、时、分、秒等级别。但是，有时候数据中的时间序列可能包含微秒，这就给时间序列处理带来了一定的困难。因为Pandas默认的时间戳单位是纳秒级别的，当时间戳包含了微秒级别的数据时，Pandas会默认保留小数点后6位误差，这可能会导致我们处理出错，所以我们需要对时间序列进行上取整操作。下面我们就来看一下，如何对带有微秒频率的DateTimeIndex进行上取整操作。

1. 创建带微秒频率的时间序列数据DataFrame

我们首先需要创建一个带有微秒频率的时间序列数据DataFrame。具体的实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

rng = pd.date_range('2021-07-01 00:00:00', '2021-07-01 00:00:01', freq='U')
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(len(rng))}, index=rng)

上面的代码中，我们使用了pd.date_range()方法来生成带有微秒频率的时间序列数据，创建了一个含有一个随机数列A的DataFrame。我们可以通过以下代码来查看生成的时间序列数据：

print(df.head())

输出结果如下：

                                    A
2021-07-01 00:00:00        1.918254e+00
2021-07-01 00:00:00.000001  1.119086e+00
2021-07-01 00:00:00.000002 -5.061929e-01
2021-07-01 00:00:00.000003 -1.420530e+00
2021-07-01 00:00:00.000004 -5.828929e-04

2. 对带微秒频率的时间序列数据进行上取整

我们可以使用floor()函数、ceil()函数和round()函数对带有微秒频率的DateTimeIndex进行上取整操作。这里我们选择使用ceil()函数进行操作。实现代码如下：

df = df.resample('U').asfreq().fillna(method='pad')
df.index = df.index.ceil('U')

上面的代码中，我们首先使用resample()方法将微秒级别的DateTimeIndex上采样为纳秒级别的DateTimeIndex，然后使用asfreq()方法将缺失值填充为原有的值，最后使用fillna()方法填充缺失值。之后，我们再使用ceil('U')方法对DateTimeIndex进行上取整操作。

3. 完整代码

下面是完整的操作代码，供读者参考：

import pandas as pd
import numpy as np

rng = pd.date_range('2021-07-01 00:00:00', '2021-07-01 00:00:01', freq='U')
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(len(rng))}, index=rng)

df = df.resample('U').asfreq().fillna(method='pad')
df.index = df.index.ceil('U')

print(df.head())

运行结果如下：

                                    A
2021-07-01 00:00:00        1.918254e+00
2021-07-01 00:00:00.000001  1.119086e+00
2021-07-01 00:00:00.000002 -5.061929e-01
2021-07-01 00:00:00.000003 -1.420530e+00
2021-07-01 00:00:00.000004 -5.8289