时间戳

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python - 在 Pandas 中填写缺失的每小时数据

问题描述

我有一个数据框，其中包含具有每小时测量值的时间序列，其结构如下：name、time、output。对于每个名称，测量值或多或少来自相同的时间段。我正在尝试填写缺失值，以便每天所有 24 小时都出现在时间列中。

所以我期待这样的表格：

 name  time                   output 
 x     2018-02-22 00:00:00    100 
       ...                    
 x     2018-02-22 23:00:00    200 
 x     2018-02-24 00:00:00    300 
       ...                    
 x     2018-02-24 23:00:00    300 
 y     2018-02-22 00:00:00    100 
       ...                   
 y     2018-02-22 23:00:00    200 
 y     2018-02-25 00:00:00    300 
       ...                         
 y     2018-02-25 23:00:00    300

为此，我按名称分组，然后尝试应用一个自定义函数，在相应的数据框中添加缺少的时间戳。

def add_missing_hours(df):
    start_date = df.time.iloc[0].date()
    end_date = df.time.iloc[-1].date()
    dates_range = pd.date_range(start_date, end_date, freq = '1H')
    new_dates = set(dates_range) - set(df.time)
    name = df["name"].iloc[0]
    df = df.append(pd.DataFrame({'GSRN':[name]*len(new_dates), 'time': new_dates}))
    return df

由于某种原因，当我创建 DataFrame 时，名称列被删除了，但我不明白为什么。有谁知道为什么或有更好的想法如何填写缺少的时间戳？

编辑1：

这与 [这里的问题][1] 不同，因为他们不需要每天 24 个值——在下午 2 点到 10 点之间重新采样只会给出两者之间的值。

编辑2：

我通过创建包含所有名称-时间戳对的多索引并与表结合找到了一个（不是很好）解决方案。以下代码适用于任何感兴趣但仍对更好的解决方案感兴趣的人：

start_date = datetime.datetime.combine(df.time.min().date(),datetime.time(0, 0))
end_date = datetime.datetime.combine(df.time.max().date(),datetime.time(23, 0))
new_idx = pd.date_range(start_date, end_date, freq = '1H')

mux = pd.MultiIndex.from_product([df['name'].unique(),new_idx], names=('name','time'))
df_complete = pd.DataFrame(index=mux).reset_index().combine_first(df)
df_complete = df_complete.groupby(["name",df_complete.time.dt.date]).filter(lambda g: (g["output"].count() == 0))

最后一行删除了初始数据框中特定名称完全缺失的任何日期。

标签： pythonpandasdataframetime-seriesmissing-data

解决方案

尝试：

第一次创建从最小日期到最大日期的数据框，以小时为间隔。然后将它们连接在一起。

df.time = pd.to_datetime(df.time)
min_date = df.time.min()
max_date = df.time.max()
dates_range = pd.date_range(min_date, max_date, freq = '1H')
df.set_index('time', inplace=True)
df3=pd.DataFrame(dates_range).set_index(0)
df4 = df3.join(df)

df4:

                   name output
2018-02-22 00:00:00 x   100.0
2018-02-22 00:00:00 y   100.0
2018-02-22 01:00:00 NaN NaN
2018-02-22 02:00:00 NaN NaN
2018-02-22 03:00:00 NaN NaN
... ... ...
2018-02-25 19:00:00 NaN NaN
2018-02-25 20:00:00 NaN NaN
2018-02-25 21:00:00 NaN NaN
2018-02-25 22:00:00 NaN NaN
2018-02-25 23:00:00 y   300.0
98 rows × 2 columns

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