Хотите понизить дискретизацию кадра данных временных рядов с помощью Polars groupby_dynamic, включая пустые ячейки

TLDR. Применение pl.DataFrame.upsample после агрегации заполнит недостающие временные метки.

Рассмотрим следующий пример кадра.

import polars as pl
from datetime import datetime

df = pl.DataFrame({
    "timestamp": [
        datetime(2024, 1, 1, 0, 0, 0, 0), 
        datetime(2024, 1, 1, 0, 0, 2, 5),
        datetime(2024, 1, 1, 0, 0, 3, 0), 
        datetime(2024, 1, 1, 0, 0, 5, 1),
    ],
    "value": [1, 2, 3, 4],
}).set_sorted("timestamp")

shape: (4, 2)
┌────────────────────────────┬───────┐
│ timestamp                  ┆ value │
│ ---                        ┆ ---   │
│ datetime[μs]               ┆ i64   │
╞════════════════════════════╪═══════╡
│ 2024-01-01 00:00:00        ┆ 1     │
│ 2024-01-01 00:00:02.000005 ┆ 2     │
│ 2024-01-01 00:00:03        ┆ 3     │
│ 2024-01-01 00:00:05.000001 ┆ 4     │
└────────────────────────────┴───────┘

Простое применение pl.DataFrame.group_by_dynamic, как предложено в вопросе, приводит к следующему кадру данных (с отсутствующими метками времени для секунд 1 и 4).

(
    df
    .group_by_dynamic(index_column = "timestamp", every = "1s")
    .agg(pl.col("value").last())
)

shape: (4, 2)
┌─────────────────────┬───────┐
│ timestamp           ┆ value │
│ ---                 ┆ ---   │
│ datetime[μs]        ┆ i64   │
╞═════════════════════╪═══════╡
│ 2024-01-01 00:00:00 ┆ 1     │
│ 2024-01-01 00:00:02 ┆ 2     │
│ 2024-01-01 00:00:03 ┆ 3     │
│ 2024-01-01 00:00:05 ┆ 4     │
└─────────────────────┴───────┘

Теперь применение pl.DataFrame.upsample заполняет недостающие временные метки. Все остальные столбцы будут иметь нулевые значения для новых строк.

    df
    .group_by_dynamic(index_column = "timestamp", every = "1s")
    .agg(pl.col("value").last())
    .upsample("timestamp", every = "1s")
)

shape: (6, 2)
┌─────────────────────┬───────┐
│ timestamp           ┆ value │
│ ---                 ┆ ---   │
│ datetime[μs]        ┆ i64   │
╞═════════════════════╪═══════╡
│ 2024-01-01 00:00:00 ┆ 1     │
│ 2024-01-01 00:00:01 ┆ null  │
│ 2024-01-01 00:00:02 ┆ 2     │
│ 2024-01-01 00:00:03 ┆ 3     │
│ 2024-01-01 00:00:04 ┆ null  │
│ 2024-01-01 00:00:05 ┆ 4     │
└─────────────────────┴───────┘