使用三重索引填充数据框中的日期

Question

我知道有人提出了与此问题类似的问题，但当您只有一个分类变量时，该解决方案有效。我有两个，MultiIndexes 对我来说一直很难处理。问题是，我有以下数据框：

 Date        Product    eCommerce   Sales
12-10-2018      A           1        10
12-12-2018      A           0        7
12-13-2018      A           1        4
12-15-2018      A           1        2
12-15-2018      A           0        2
12-11-2018      B           1        8
12-13-2018      B           1        6

所以我需要了解每个日期有无电子商务的销售额，并用零销售额填写未出现的日期。我想要的输出是：

 Date        Product    eCommerce   Sales
12-10-2018      A           1        10
12-11-2018      A           1        0
12-12-2018      A           1        0
12-13-2018      A           1        4
12-14-2018      A           1        0
12-15-2018      A           1        2

12-12-2018      A           0        7
12-13-2018      A           0        0
12-14-2018      A           0        0
12-15-2018      A           0        2

12-11-2018      B           1        8
12-12-2018      B           1        0
12-13-2018      B           1        6

注意：它只是一个DataFrame，我只是添加了空格来区分索引。

因此在原始 DataFrame 中，产品 A 的电子商务销售缺少 12-11 和 12-14，产品 A 的非电子商务销售缺少 12-13 和 12-14，而 12-12缺少产品 B 的电子商务销售

事实是，我设法实现了我想要的，通过一个非常低效的循环，大约需要 25 分钟运行:

df_full= pd.DataFrame(columns=df.columns)
for sku in df['Product'].unique():

    aux=df.loc[df['Product']==sku]
    dates= pd.DataFrame(pd.date_range(start=aux.Date.min(), end=aux.Date.max(),freq='D'),columns=['Date'])

    df3 = df.loc[df['id_prod']==sku].merge(dates,
                                                   how='outer',left_on='Date',
                                                   right_on='Date').sort_values(by='Date')

    df3.fillna(method='ffill',inplace=True)
    df_full= df_full.append(df3)

我非常有信心我可以用矢量化的方式做到这一点，这应该会花费更少的时间（我有 290 个可能日期的 2,300 个产品）。你知道我怎样才能做到这一点吗？

编辑：添加了粗体文本以更好地解释问题

Answer 1

使用单个 DatetimeIndex，然后使用 groupby + resample.asfreq()（可以对数字列使用总和），因为日期范围取决于组。

import pandas as pd

df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date)
df = df.set_index('Date')

df.groupby(['Product', 'eCommerce'], sort=False).Sales.resample('D').sum().reset_index()

如果您有很多列要用零填充，那么：

(df.groupby(['Product', 'eCommerce'], sort=False)
    .resample('D').sum()
    .drop(columns=['Product', 'eCommerce'])
    .reset_index())

输出：

   Product  eCommerce       Date  Sales
0        A          1 2018-12-10     10
1        A          1 2018-12-11      0
2        A          1 2018-12-12      0
3        A          1 2018-12-13      4
4        A          1 2018-12-14      0
5        A          1 2018-12-15      2
6        A          0 2018-12-12      7
7        A          0 2018-12-13      0
8        A          0 2018-12-14      0
9        A          0 2018-12-15      2
10       B          1 2018-12-11      8
11       B          1 2018-12-12      0
12       B          1 2018-12-13      6

使用三重索引填充数据框中的日期

Filling dates in dataframe with triple index

python

date

multi-index

pandas

fillna

输出：