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python之如何使用 Pandas 在时间序列中插入经纬度点

2025年05月04日7freeliver54

我有一个带有日期时间字段、ID 字段和纬度和经度列的 Pandas 数据框。它描述了随时间推移的移动点:

         Date                               ID           Lat       Lon 
2017-07-03 00:03:43  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3  39.90459 -75.12544 
2017-07-03 00:06:49  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3  39.91282 -75.17551 
2017-07-03 00:09:56  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3  39.93888 -75.19702 
2017-07-03 00:13:03  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3  39.96759 -75.18911 
2017-07-03 00:16:09  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3  40.00141 -75.19462 

我的数据框有多个 ID,每个 ID 描述一个不同的对象。我想要做的是为每个 ID,通过每秒添加行来填充日期字段中的“空白”,以及经纬度点移动位置的插值,假设它随着乌鸦飞行而移动点之间(不考虑地球曲率)

我目前拥有的是:

idlist = df['ID'].unique() #create list of all ids 
for x in idlist: 
    temp = df.loc[df['ID']==x] #iterate of smaller sub-dataframe for each ID 
    temp['Date'] = pd.to_datetime(temp['Date']) 
    mindate = temp['Date'].min() 
    maxdate = temp['Date'].max() 
    idx = pd.date_range(mindate, maxdate,freq='s') #create new second index 
    temp = temp.set_index('Date') 
    temp = temp.reindex(idx, fill_value=0) 
    temp.loc[temp['ID']==0, 'TripID'] = x 
    print(temp) 
    break 

这让我参与其中。

                                             TripID       Lat       Lon 
2017-07-03 00:03:43  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3  39.90459 -75.12544 
2017-07-03 00:03:44  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3   0.00000   0.00000 
2017-07-03 00:03:45  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3   0.00000   0.00000 
2017-07-03 00:03:46  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3   0.00000   0.00000 
2017-07-03 00:03:47  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3   0.00000   0.00000 
... 
2017-07-03 00:16:08  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3   0.00000   0.00000 
2017-07-03 00:16:09  f2d8c21d593adcb5423127923d63c7b3  40.00141 -75.19462 

我需要弄清楚如何填充 Lat 和 Lon 等于 0 的位置,以便 ID 似乎在我有数据的点之间沿直线移动。

这是我不确定的部分。任何见解都会有所帮助。 一旦我知道该怎么做,我就可以将所有完成的临时数据帧附加到输出中。

请您参考如下方法:

我相信您正在寻找方法 .ffill()。要准备数据,您必须将 data['Lat'] 和 data['Lon'] 的值设置为 NA , 这样这些值就可以向前填充。

data.loc[data['Lat'] == 0, 'Lat'] = None 
data.loc[data['Lon'] == 0, 'Lon'] = None #fill NA where equal to zero 
 
data['Lat'] = data['Lat'].ffill() 
data['Lon'] = data['Lon'].ffill() #conversly, data['Lon'].fillna(method = 'ffill') should work 

这应该会给出所需的输出 - 如果我误解了这个问题,请发表评论。 pandas API 引用 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html .