Панды, повторная выборка со средневзвешенным

Question

Я хочу знать, как выполнить повторную выборку со средневзвешенным значением для каждого столбца на основе времени между каждым измерением.

Вот фрагмент данных (первый столбец в м³/ ч, а второй в%):

                DEBITS  VOLETS
datetime                           
2014-01-21 00:03:03     NaN   49.93
2014-01-21 00:09:54   55.40     NaN
2014-01-21 00:12:59     NaN   47.72
2014-01-21 00:19:51   48.18     NaN
2014-01-21 00:22:57     NaN   49.44
2014-01-21 00:30:00   65.50     NaN
2014-01-21 00:33:04     NaN   49.37
2014-01-21 00:39:55   63.24     NaN
2014-01-21 00:43:00     NaN   49.69
2014-01-21 00:49:52   65.13     NaN
2014-01-21 00:52:57     NaN   48.75
2014-01-21 00:59:59   47.75     NaN
2014-01-21 01:03:05     NaN   48.50
2014-01-21 01:09:57   61.09     NaN
2014-01-21 01:13:01     NaN   48.16
2014-01-21 01:19:51   58.56     NaN
2014-01-21 01:22:57     NaN   50.09
2014-01-21 01:29:59   62.69     NaN
2014-01-21 01:33:04     NaN   48.55
2014-01-21 01:39:56   56.73     NaN
2014-01-21 01:43:01     NaN   49.06
2014-01-21 01:49:52   56.73     NaN
2014-01-21 01:52:57     NaN   48.73
2014-01-21 01:59:58   62.60     NaN

Вопрос изменен 2 июля 2014 г.

Я знаю, что мне нужно использовать функцию в качестве параметра "как", но я не знаю, как ее сформулировать.

df.resample('H', how='mean')

Но я думаю, что следует использовать np.average библиотечной функции numpy, но NaN, похоже, вызывает ошибку.

np.average(data['DEBITS'], weights=data.index)

Как сформулировать эти две функции вместе, чтобы получить средневзвешенное значение?

Спасибо заранее за вашу помощь.