我正在使用 resample 將我的資料匯總到每小時塊中。當該小時的所有輸入資料均為 NaN 時，resample 生成的值為 0 而不是 NaN。
我的原始資料是這樣的：
infile
Out[206]:
Date_time Rainfall
0 2019-02-02 14:18:00 NaN
1 2019-02-02 14:20:00 NaN
2 2019-02-02 14:25:00 NaN
3 2019-02-02 14:30:00 NaN
4 2019-02-02 14:35:00 NaN
5 2019-02-02 14:40:00 NaN
6 2019-02-02 14:45:00 NaN
7 2019-02-02 14:50:00 NaN
8 2019-02-02 14:55:00 NaN
9 2019-02-02 15:00:00 0.0
10 2019-02-02 15:05:00 NaN
11 2019-02-02 15:10:00 NaN
12 2019-02-02 15:15:00 NaN
13 2019-02-02 15:20:00 NaN
14 2019-02-02 15:25:00 NaN
15 2019-02-02 15:30:00 NaN
16 2019-02-02 15:35:00 NaN
17 2019-02-02 15:40:00 NaN
18 2019-02-02 15:45:00 NaN
19 2019-02-02 15:50:00 NaN
20 2019-02-02 15:55:00 NaN
我希望我的輸出是這樣的：
Date_time Rainfall
0 2019-02-02 14:18:00 NaN
1 2019-02-02 15:00:00 0.0
但相反，我得到了這個：
output[['Date_time', 'Rainfall']]
Out[208]:
Date_time Rainfall
0 2019-02-02 14:18:00 0.0
1 2019-02-02 15:00:00 0.0
這是我用來到達那里的代碼 - 它比本示例所需的要復雜一些，因為我使用它在其他點迭代列名串列：
def sum_calc(col_name):
col = infile[['Date_time', col_name]].copy()
col.columns = ('A', 'B')
col = col.resample('H', on='A').B.sum().reset_index(drop=True)
output[col_name] = col.copy()
sum_calc('Rainfall')
有關如何使其作業的任何線索？我在網上查看過，如果組中的任何值是 NaN，而不是像我所追求的所有值，那么所有選項似乎都會產生 NaN。
uj5u.com熱心網友回復：
嘗試：
>>> df.resample("H", on="Date_time")["Rainfall"].agg(pd.Series.sum, min_count=1)
Date_time
2021-12-17 14:00:00 NaN
2021-12-17 15:00:00 0.0
Freq: H, Name: Rainfall, dtype: float64
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