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python - 根据 Python pandas 中的系列动态填充缺失的年份和星期值

问题描述

有一个 2 列的 csv。该文件包含一些缺失的基于系列的年-周值。

输入：-

Date       A   
2019-51   10 
2020-04   20

输出：-

Date      A   
2019-51  10 
2019-52  10
2020-01  10
2020-02  10
2020-03  10
2020-04  20

我需要 pandas python 代码来生成上述输出

标签： pythonpandas

解决方案

我们使用的 IIUCresample 

df.index=pd.to_datetime(df.Date+'0',format = '%Y-%W%w')
df=df.resample('W').ffill()
df.index=df.index.strftime('%Y-%W')
df=df.drop('Date',1).reset_index()
df
Out[57]: 
     index   A
0  2019-51  10
1  2020-00  10# this not ISO week
2  2020-01  10
3  2020-02  10
4  2020-03  10
5  2020-04  20

如果你想从 01

df.index=pd.to_datetime(df.Date+'0',format = '%G-%V%w')
df=df.resample('W').ffill()
df.index=df.index.strftime('%Y-%V')
df=df.drop('Date',1).reset_index()
df
Out[62]: 
     index   A
0  2019-51  10
1  2019-52  10
2  2020-01  10
3  2020-02  10
4  2020-03  10
5  2020-04  20

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