resampleを用いた外挿 (データ補間) を行いたい


1時間刻みの年間データがあります。  
このデータを1分刻みのデータとして補間したいですが、  
23時までの内挿する方法しか分かりません。  
23時01分から23時59分までの外挿方法について教えてください。

本当に基礎的な部分だと思いますが、いい方法が見つからないのでお願いいたします。

* * *
[code]

    df2=df.resample('1T').interpolate()
    
[/code]

**対象の年間データ**

[code]

    0   2019-01-01 00:00:00 356 0.121
    1   2019-01-01 01:00:00 326 0.196
    2   2019-01-01 02:00:00 313 0.257
    3   2019-01-01 03:00:00 307 0.265
    4   2019-01-01 04:00:00 307 0.195
    ... ... ... ...
    8755    2019-12-31 19:00:00 55  0.151
    8756    2019-12-31 20:00:00 28  0.090
    8757    2019-12-31 21:00:00 348 0.036
    8758    2019-12-31 22:00:00 205 0.047
    8759    2019-12-31 23:00:00 179 0.140
    
[/code]

**実行結果**

[code]

    2019-01-01 00:00:00 356.000000  0.12100 
    2019-01-01 00:01:00 355.500000  0.12225 
    2019-01-01 00:02:00 355.000000  0.12350 
    2019-01-01 00:03:00 354.500000  0.12475 
    2019-01-01 00:04:00 354.000000  0.12600 
    ... ... ... ...
    2019-12-31 22:56:00 180.733333  0.13380 
    2019-12-31 22:57:00 180.300000  0.13535 
    2019-12-31 22:58:00 179.866667  0.13690 
    2019-12-31 22:59:00 179.433333  0.13845 
    2019-12-31 23:00:00 179.000000  0.14000
    
[/code]




そもそも「外挿」で補間して良いデータなのでしょうか？

「23時までの内挿する方法しか」と書いてありますが、存在しないのは2019-12-31の1日だけの23時～24時の1時間であって、他の日のデータは存在します。

処理する時点では既に過去の記録なので、2020-01-01 00:00:00時点の実際のデータは存在しているはずです。  
そのデータを無視して「外挿」しても意味は無いのでは？

その最後の1時間分をシミュレーションして実際のデータと対比させてみる、とかなら有りかもしれませんが、それはそのシミュレーションプログラムをどう作るかという問題であって、客観的な解決法があるかは疑問です。

補間前のデータの最後に2020-01-01 00:00:00時点の実際のデータを1件追加してから補間すれば良いでしょう。

結果に2020-01-01 00:00:00のデータがあると、例えば次に行う処理で問題になるのであれば、結果からその1件だけ削除すれば良いでしょう。

* * *

年間データ(1年分)というくくりで言えば2020年は完了していないからデータは揃っていないので入手は出来ないでしょうが、1月1日のデータだけで良いのですから1月1日を含む月間/週間/1日のデータならば取得出来るのでは？

それも駄目ならこちらのサイトで入手できるデータに切り替えるとか。それでプログラムの確認や調整は出来るでしょう。その間に2020年1月1日のデータを入手できるか探ってみるとか。  
[気象庁 | 過去の気象データ検索](https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php) / [気象庁
| 過去の気象データ・ダウンロード](https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php)

