pythonで時系列データを補完したい

Question

前提

時系列データの時間を補完したうえで、補完した部分の値に0をいれたいです。python初心者ですがご教授お願いいたします。

実現したいこと

time
4.080e+01 5.542e+00
7.480e+01 5.747e+00
1.397e+02 4.512e+00
1.576e+02 4.742e+00
2.466e+02 4.516e+00
2.872e+02 6.748e+00
3.883e+02 3.941e+00
4.178e+02 3.952e+00
4.826e+02 5.009e+00
5.303e+02 5.378e+00
5.881e+02 5.258e+00
6.388e+02 5.120e+00
6.894e+02 4.601e+00
8.230e+02 4.447e+00
9.669e+02 3.940e+00
2.767e+03 4.139e+00
2.903e+03 5.377e+00
3.064e+03 4.023e+00
3.114e+03 4.015e+00
3.142e+03 3.980e+00
3.195e+03 4.963e+00
3.213e+03 5.100e+00
3.224e+03 4.945e+00
3.361e+03 3.923e+00
3.491e+03 8.485e+00
3.524e+03 5.919e+00
3.559e+03 5.394e+00

このような時系列のデータフレームがあり、timeを0から3600まで0.05刻みに補完したうえで、右列に0を追加したいです。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "C:/新しいフォルダー/南大西洋2015081700/c.py", line 224, in <module>
    simple_check(ROOT_PATH)
  File "C:/新しいフォルダー/南大西洋2015081700/c.py", line 77, in simple_check
    n=len(time_list[i])/0.05
IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np

sec=np.arange(40, 41, 0.05)
rn=np.zeros(21)
list3 = [ item for pair in zip(sec, rn) for item in pair]
#print(list3)
list3 = np.array(list3).reshape(-1, 2)
print(list3)

time_list = [4.080e+01, 5.542e+00]
for d, f in zip(time_list,list3):
            if (time_list[d][0]==list3[f][0]):
                time_list[d][1]=list3[f][1]

試したこと

実現したいことから簡略化しました。40～41秒の0.05秒刻みのリストと0を並べてリストを結合させ、time_listの40.8秒時の値が置換できるかどうか試してみましたがうまくいきませんでした。ご教授お願いいたします。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[yuma.inaura]

今のコードを載せておきませんか？

[meg_]

> IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type
上記エラーはどの行で発生したのでしょうか？ エラーメッセージは省略されると第三者には分かりずらくなります。

[edcba12345]

追記しました

Answer 1

0 から 3600 まで 0.05 刻みの値を持つデータフレームを作成、元のデータフレームと連結して重複を削除。重複処理の際に float の比較では丸め誤差が問題になるので、1000 倍にして整数値(int)にしておくなど。

import pandas as pd
import numpy as np
import io

csv_data = '''
time,value
4.080e+01,5.542e+00
7.480e+01,5.747e+00
1.397e+02,4.512e+00
1.576e+02,4.742e+00
2.466e+02,4.516e+00
2.872e+02,6.748e+00
3.883e+02,3.941e+00
4.178e+02,3.952e+00
4.826e+02,5.009e+00
5.303e+02,5.378e+00
5.881e+02,5.258e+00
6.388e+02,5.120e+00
6.894e+02,4.601e+00
8.230e+02,4.447e+00
9.669e+02,3.940e+00
2.767e+03,4.139e+00
2.903e+03,5.377e+00
3.064e+03,4.023e+00
3.114e+03,4.015e+00
3.142e+03,3.980e+00
3.195e+03,4.963e+00
3.213e+03,5.100e+00
3.224e+03,4.945e+00
3.361e+03,3.923e+00
3.491e+03,8.485e+00
3.524e+03,5.919e+00
3.559e+03,5.394e+00
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))

#
N = int(3600/0.05)
df_a = pd.DataFrame({
    'time': np.linspace(0, 3600, N+1),
    'value': 0,
})

dfx = pd.concat([df, df_a])
dfx = dfx[~dfx.assign(_time=(dfx['time']*1000).astype(int)).duplicated('_time')].sort_values('time')

print(dfx)
print(dfx[dfx['time'] == 40.80])
print(dfx[dfx['time'] == 3.559e+03])
print(dfx[dfx['time'] == 3.883e+02])

Comments

[edcba12345]

遅くなりましたが、こちらの回答で解決しました。ありがとうございました。