根据 max 和 min 填写缺失的日期 pandas
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【中文标题】根据 max 和 min 填写缺失的日期 pandas【英文标题】：Fill in missing dates pandas based off max and min 【发布时间】：2018-05-02 08:46:00 【问题描述】：如何为条件语句创建 python 语句
我有一个如下所示的数据框。我想知道如何根据数据框中的最大最小日期填写缺失的日期。
Day Movie Rating
2017-01-01 GreatGatsby 5
2017-01-02 TopGun 5
2017-01-03 Deadpool 1
2017-01-10 PlanetOfApes 2
我怎样才能将缺失的日期填入类似
的内容Day Movie Rating
2017-01-01 GreatGatsby 5
2017-01-02 TopGun 5
2017-01-03 Deadpool 1
2017-01-04 0 0
2017-01-05 0 0
2017-01-06 0 0
2017-01-07 0 0
2017-01-08 0 0
2017-01-09 0 0
2017-01-10 PlanetOfApes 2
【问题讨论】：
【参考方案1】：相信你需要reindex:
df = (df.set_index('Day')
.reindex(pd.date_range(df['Day'].min(), df['Day'].max()), fill_value=0)
.reset_index())
print (df)
index Movie Rating
0 2017-01-01 GreatGatsby 5
1 2017-01-02 TopGun 5
2 2017-01-03 Deadpool 1
3 2017-01-04 0 0
4 2017-01-05 0 0
5 2017-01-06 0 0
6 2017-01-07 0 0
7 2017-01-08 0 0
8 2017-01-09 0 0
9 2017-01-10 PlanetOfApes 2
【讨论】：
【参考方案2】：使用resample + first/last/min/max：
df.set_index('Day').resample('1D').first().fillna(0).reset_index()
Day Movie Rating
0 2017-01-01 GreatGatsby 5.0
1 2017-01-02 TopGun 5.0
2 2017-01-03 Deadpool 1.0
3 2017-01-04 0 0.0
4 2017-01-05 0 0.0
5 2017-01-06 0 0.0
6 2017-01-07 0 0.0
7 2017-01-08 0 0.0
8 2017-01-09 0 0.0
9 2017-01-10 PlanetOfApes 2.0
如果Day 不是datetime 列，请先使用pd.to_datetime 进行转换：
df['Day'] = pd.to_datetime(df['Day'])
文asfreq的替代品：
df.set_index('Day').asfreq('D').fillna(0).reset_index()
Day Movie Rating
0 2017-01-01 GreatGatsby 5.0
1 2017-01-02 TopGun 5.0
2 2017-01-03 Deadpool 1.0
3 2017-01-04 0 0.0
4 2017-01-05 0 0.0
5 2017-01-06 0 0.0
6 2017-01-07 0 0.0
7 2017-01-08 0 0.0
8 2017-01-09 0 0.0
9 2017-01-10 PlanetOfApes 2.0
【讨论】：
重采样后再分享一张。df.set_index('Day').resample('D').asfreq().fillna(0).reset_index()
@Wen 看起来很棒。学到了新东西。非常感谢！
对不起，我错过了点击...在我的手机上...df.set_index('Day').asfreq(freq='D').fillna(0).reset_index()以上是关于根据 max 和 min 填写缺失的日期 pandas的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章