我有一个包含时间序列数据的数据框。我想要通过使用 timedelta 来高效地用不同列中的中位数值来填充所有缺失的值,例如 "N" 分钟。例如,如果对于某个列,我有 10:20、10:21、10:22、10:23、10:24 等数据,而 10:22 的数据缺失了,那么通过使用 timedelta(例如 2 分钟),我希望它能够被填充为 10:20、10:21、10:23 和 10:24 的中位数。
我可以采用以下一种方法:
我可以采用以下一种方法:
for all column in dataframe:
Find index which has nan value
for all index which has nan value:
extract all values using between_time with index-timedelta and index_+deltatime
find the media of extracted value
set value in the index with that extracted median value.
这看起来像是运行了两个for循环,而且并不是非常高效的方法。有没有更高效的方式可以实现呢?
谢谢。