python-3.x - Pandas .resample 或 .asfreq 填充缺失的日期时间条目

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

import pandas as pd
d = {'TransactionId' : pd.Series([633025, 634560],index = ['2018-01-07 22:30:00', '2018-01-08 19:00:00']),
 'Value' : pd.Series([677.06, 677.44], index = ['2018-01-07 22:30:00', '2018-01-08 19:00:00'])}
df = pd.DataFrame(d)
df.head()

一旦 TransactionId 633025 完成，值将停止记录，直到下一个事务开始。我想在两次出现之间每 15 分钟添加一个日期时间索引值，TransactionId 为“NaN”，并向前填充 Value 列。我试过使用 .resample 和 .asfreq 没有​​任何运气；使用“15分钟”期间的任何一个都不会相应地修改数据帧。我怎样才能做到这一点？

标签： python-3.xpandasdatetime

Answer 1

首先，让你的索引 adatetime然后你可以使用.resample然后.ffill

import pandas as pd

df.index = pd.to_datetime(df.index)
df = df.resample('15min').asfreq()
df['Value'] = df['Value'].ffill()

输出：

                     TransactionId   Value
2018-01-07 22:30:00       633025.0  677.06
2018-01-07 22:45:00            NaN  677.06
2018-01-07 23:00:00            NaN  677.06
2018-01-07 23:15:00            NaN  677.06
2018-01-07 23:30:00            NaN  677.06 
...
2018-01-08 18:00:00            NaN  677.06
2018-01-08 18:15:00            NaN  677.06
2018-01-08 18:30:00            NaN  677.06
2018-01-08 18:45:00            NaN  677.06
2018-01-08 19:00:00       634560.0  677.44