pandas 重建索引以填充缺失的日期

Question

我有一个带有日期索引的数据框。每个数据都是当月的第一天。我想以日为单位填写索引中所有缺失的日期。

我认为这应该有效：

daily=pd.date_range('2016-01-01', '2018-01-01', freq='D')
df=df.reindex(daily)

但是它返回 NA 行中应该有数据的行（每月 1 日的日期）有人能看到这个问题吗？

Answer 1

使用 reindex with parameter method='ffill' or resample 和 ffill 以获得更通用的解决方案，因为没有必要通过 date_range:

创建新索引

df = pd.DataFrame({'a': range(13)},
                   index=pd.date_range('2016-01-01', '2017-01-01', freq='MS'))

print (df)
             a
2016-01-01   0
2016-02-01   1
2016-03-01   2
2016-04-01   3
2016-05-01   4
2016-06-01   5
2016-07-01   6
2016-08-01   7
2016-09-01   8
2016-10-01   9
2016-11-01  10
2016-12-01  11
2017-01-01  12

daily=pd.date_range('2016-01-01', '2018-01-01', freq='D')
df1 = df.reindex(daily, method='ffill')

另一个解决方案：

df1 = df.resample('D').ffill()

print (df1.head())
            a
2016-01-01  0
2016-01-02  0
2016-01-03  0
2016-01-04  0
2016-01-05  0

pandas 重建索引以填充缺失的日期

pandas reindex fill in missing dates

pandas

reindex