我的目的是使用“填充”（如果它们在上午7点之前发生）和“内插”（对于错误> = 7 am）来估算误差值（零和负）。我的“文本”文件包含数千天和数百列。下面的一小部分显示了三天，早上7点前后都有错误。
date a b c
2016-03-02 06:55:00 0.0 1.0 0.0
2016-03-02 07:00:00 2.0 2.0 0.0
2016-03-02 07:55:00 3.0 0.0 3.0
2016-03-03 06:10:00 -4.0 4.0 0.0
2016-03-03 07:00:00 5.0 5.0 5.0
2016-03-03 07:05:00 6.0 0.0 6.0
2016-03-03 08:05:00 7.0 0.0 7.0
2016-03-03 17:40:00 8.0 8.0 -8.0
2016-03-04 05:55:00 0.0 9.0 0.0
2016-03-04 06:00:00 0.0 0.0 10.0
当“日期”为一列时，以下another post中的一小部分代码可以与其他df完美配合。
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
# Change zeros and negatives to NaN
df.replace(0, np.nan, inplace=True)
df[df < 0] = np.nan
# construct Boolean switch series
switch = (df.index - df.index.normalize()) > pd.to_timedelta('07:00:00')
# use numpy.where to differentiate between two scenarios
df.iloc[:, 0:] = df.iloc[:, 0:].interpolate().where(switch, df.iloc[:, 0:].ffill())
但是，当“日期”成为索引时，代码将返回ValueError: Array conditional must be same shape as self。任何帮助表示赞赏。
参考方案
以下终于解决了我的问题。
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# don't set column 'date' to index
# Change zeros and negatives to NaN
df.replace(0, np.nan, inplace=True)
df[df.loc[:, df.columns != 'date'] < 0] = np.nan # change negatives to NaN,
# but exclude column 'date',
# otherwise, column 'date' will be
# converted to NaT
# construct Boolean switch series
switch = (df['date'] - df['date'].dt.normalize()) > pd.to_timedelta('07:00:00')
# use numpy.where to differentiate between two scenarios
df.iloc[:, 0:] = df.iloc[:, 0:].interpolate().where(switch, df.iloc[:, 0:].ffill())
感谢@jpp建议最重要的后两行here。
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