重新索引 pandas DataFrame 以填充缺失的日期

Question

我在 pandas DataFrame df 中有每日数据，但缺少某些日期（例如下面的 1980-12-25）。我想重新索引 DataFrame 以添加具有 NaN 值的日期。

           date  close
None                  
0    1980-12-12  28.75
1    1980-12-15  27.25
2    1980-12-16  25.25
3    1980-12-17  25.87
4    1980-12-18  26.63
5    1980-12-19  28.25
6    1980-12-22  29.63
7    1980-12-23  30.88
8    1980-12-24  32.50
9    1980-12-26  35.50

我已经生成了包含我想要的全套日期的列表 dates。

[Timestamp('1980-12-12 00:00:00'), Timestamp('1980-12-15 00:00:00'), Timestamp('1980-12-16 00:00:00'), Timestamp('1980-12-17 00:00:00'), Timestamp('1980-12-18 00:00:00'), Timestamp('1980-12-19 00:00:00'), Timestamp('1980-12-22 00:00:00'), Timestamp('1980-12-23 00:00:00'), Timestamp('1980-12-24 00:00:00'), Timestamp('1980-12-25 00:00:00'), Timestamp('1980-12-26 00:00:00')]

不幸的是，当我运行下面的重新索引命令时，table 完全被 NaN 填充。

df.reindex(dates)

我运行下面的检查，都检查的很好...

>>> type(df['date'][0])
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>

>>> type(dates[0])
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>

>>> dates[0] == df['date'][0]
True

Answer 1

根据我在你的问题中看到的情况，你需要 set_index():

df
         date  close
0  1980-12-12  28.75
1  1980-12-15  27.25
2  1980-12-16  25.25
3  1980-12-17  25.87
4  1980-12-18  26.63
5  1980-12-19  28.25
6  1980-12-22  29.63
7  1980-12-23  30.88
8  1980-12-24  32.50
9  1980-12-26  35.50

df['date']  = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
df.reindex(dates)

df
            close
date             
1980-12-12  28.75
1980-12-15  27.25
1980-12-16  25.25
1980-12-17  25.87
1980-12-18  26.63
1980-12-19  28.25
1980-12-22  29.63
1980-12-23  30.88
1980-12-24  32.50
1980-12-25    NaN
1980-12-26  35.50

您需要设置索引，以便它知道如何对齐您的新索引。这是您的预期输出吗？

重新索引 pandas DataFrame 以填充缺失的日期

Reindex pandas DataFrame to fill missing dates

python

pandas

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