如何使用 Pandas 填充 DataFrame 中缺失的日期或时间序列-Python教程-PHP中文网

如何使用 Pandas 填充 DataFrame 中缺失的日期或时间序列

聖光之護

发布： 2025-10-14 09:41:50

原创

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如何使用 pandas 填充 dataframe 中缺失的日期或时间序列

本文旨在提供一种通用的方法，利用 Pandas 库中的 `asfreq` 函数，有效地填充 DataFrame 中缺失的日期或时间序列数据。通过将日期或时间列设置为索引，并使用 `asfreq` 函数重新采样，可以轻松地插入缺失的日期或时间，并使用指定的值进行填充。

在时间序列数据分析中，经常会遇到数据缺失的情况，特别是日期或时间序列不完整。Pandas 提供了强大的时间序列处理功能，可以方便地填充缺失的日期或时间，从而保证数据的完整性和连续性。本文将介绍如何使用 pandas.DataFrame.asfreq 函数来解决这个问题，并提供适用于不同时间间隔（如天、小时、分钟）的通用解决方案。

使用 asfreq 填充缺失日期或时间

asfreq 函数允许我们将 DataFrame 转换为指定频率的时间序列。如果原始数据中缺少某些日期或时间点，asfreq 会自动插入这些缺失值，并可以使用 fill_value 参数指定填充的值。

以下是具体步骤和示例代码：

步骤 1: 确保日期/时间列为 datetime 类型

首先，需要确保 DataFrame 中的日期或时间列是 datetime 类型。如果不是，可以使用 pd.to_datetime 函数进行转换。

import pandas as pd

# 示例数据
data = {'dt_object': ['2000-01-03', '2000-01-04', '2000-01-05', '2000-01-06', '2000-01-07', '2000-01-10', '2000-01-11', '2000-01-12'],
        'high': [27.490000, 27.448000, 27.597000, 27.597000, 27.174000, 28.090000, 29.250000, 28.850000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换为 datetime 类型
df['dt_object'] = pd.to_datetime(df['dt_object'])

print(df)

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步骤 2: 将日期/时间列设置为索引

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接下来，将日期或时间列设置为 DataFrame 的索引。

df = df.set_index('dt_object')
print(df)

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步骤 3: 使用 asfreq 重新采样并填充缺失值

使用 asfreq 函数，指定时间间隔（例如，'D' 表示天，'15Min' 表示 15 分钟），并使用 fill_value 参数填充缺失值。

# 填充缺失的日期，使用 0 填充 'high' 列
out = df.asfreq('D', fill_value=0).reset_index()
print(out)

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示例：填充 15 分钟间隔的缺失值

# 示例数据
data = {'dt_object': ['2023-12-13 00:00:00', '2023-12-13 00:15:00', '2023-12-13 00:45:00', '2023-12-13 01:15:00'],
        'high': [90.1216, 90.1308, 90.2750, 90.3023]}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换为 datetime 类型
df['dt_object'] = pd.to_datetime(df['dt_object'])

# 设置索引并使用 asfreq 填充缺失的 15 分钟间隔
out = df.set_index('dt_object').asfreq('15Min', fill_value=0).reset_index()
print(out)

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完整代码示例

import pandas as pd

# 示例数据
data = {'dt_object': ['2000-01-03', '2000-01-04', '2000-01-05', '2000-01-06', '2000-01-07', '2000-01-10', '2000-01-11', '2000-01-12'],
        'high': [27.490000, 27.448000, 27.597000, 27.597000, 27.174000, 28.090000, 29.250000, 28.850000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换为 datetime 类型
df['dt_object'] = pd.to_datetime(df['dt_object'])

# 设置索引并使用 asfreq 填充缺失的日期
out = df.set_index('dt_object').asfreq('D', fill_value=0).reset_index()
print("Daily Frequency:")
print(out)

# 示例数据 (15 分钟间隔)
data_15min = {'dt_object': ['2023-12-13 00:00:00', '2023-12-13 00:15:00', '2023-12-13 00:45:00', '2023-12-13 01:15:00'],
        'high': [90.1216, 90.1308, 90.2750, 90.3023]}
df_15min = pd.DataFrame(data_15min)

# 转换为 datetime 类型
df_15min['dt_object'] = pd.to_datetime(df_15min['dt_object'])

# 设置索引并使用 asfreq 填充缺失的 15 分钟间隔
out_15min = df_15min.set_index('dt_object').asfreq('15Min', fill_value=0).reset_index()
print("\n15 Minute Frequency:")
print(out_15min)

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注意事项

时间频率字符串： asfreq 函数接受不同的时间频率字符串，例如 'D' (天), 'H' (小时), 'Min' (分钟), 'S' (秒) 等。根据实际需求选择合适的时间频率。
fill_value 参数： fill_value 参数用于指定填充缺失值的值。可以选择 0，也可以选择其他合适的值，例如 NaN 或平均值。
数据类型： 确保在填充缺失值后，DataFrame 中各列的数据类型保持一致。

总结

使用 pandas.DataFrame.asfreq 函数是填充 DataFrame 中缺失日期或时间序列的有效方法。通过将日期或时间列设置为索引，并使用 asfreq 函数重新采样，可以轻松地插入缺失的日期或时间，并使用指定的值进行填充。这种方法适用于各种时间间隔，可以灵活地应用于不同的时间序列数据分析场景。

以上就是如何使用 Pandas 填充 DataFrame 中缺失的日期或时间序列的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！