如何在 Pandas DataFrame 中填充缺失日期或时间？

本文档旨在指导您如何使用 Pandas 库，针对 DataFrame 中 `dt_object` 列缺失日期或时间的情况，自动填充缺失的行，并为其他列填充默认值（例如0）。我们将使用 `asfreq` 方法，并结合 `DatetimeIndex` 来实现这一目标，适用于各种时间频率，如天、小时、分钟等。

在数据分析中，处理时间序列数据时，经常会遇到数据缺失的情况，尤其是在日期或时间序列中。 Pandas 提供了强大的工具来处理这些情况。本教程将介绍如何使用 pandas.DataFrame.asfreq 方法，结合 DatetimeIndex，有效地填充 Pandas DataFrame 中缺失的日期或时间，并为其他列填充指定的默认值。

准备工作

首先，确保您已经安装了 Pandas 库。如果没有，可以使用 pip 进行安装：

pip install pandas

核心方法：asfreq

asfreq 是 Pandas DataFrame 的一个方法，它允许我们将 DataFrame 转换为指定频率的时间序列。如果 DataFrame 中缺少某些频率的点，asfreq 会自动插入这些点，并用 NaN 值填充其他列。我们可以通过 fill_value 参数来指定填充的默认值。

具体步骤

1. 将 dt_object 列转换为 datetime 类型

   首先，我们需要确保 dt_object 列的数据类型是 datetime。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)
   
   df['dt_object'] = pd.to_datetime(df['dt_object'])
   print(df)

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2. 将 dt_object 列设置为索引

   asfreq 方法需要 DataFrame 的索引是 DatetimeIndex。因此，我们需要将 dt_object 列设置为索引。

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

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3. 使用 asfreq 填充缺失日期

   

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   现在，我们可以使用 asfreq 方法来填充缺失的日期。我们需要指定频率（例如，'D' 表示天，'15Min' 表示 15 分钟），并设置 fill_value 参数为我们想要填充的默认值（例如，0）。

   out = df.asfreq('D', fill_value=0)
   print(out)

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4. 重置索引

   最后，如果需要，我们可以重置索引，将 dt_object 重新变为一列。

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

# 使用 asfreq 填充缺失日期，并设置 fill_value
out = df.asfreq('D', fill_value=0)

# 重置索引
out = out.reset_index()

print(out)

处理不同时间频率

asfreq 方法可以处理不同的时间频率。以下是一些示例：

• 按天填充： asfreq('D', fill_value=0)
• 按小时填充： asfreq('H', fill_value=0)
• 按 15 分钟填充： asfreq('15Min', fill_value=0)

例如，对于 15 分钟频率的数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 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
df = df.set_index('dt_object')

# 使用 asfreq 填充缺失日期，并设置 fill_value
out = df.asfreq('15Min', fill_value=0)

# 重置索引
out = out.reset_index()

print(out)

注意事项

• 确保 dt_object 列的数据类型正确，并且已经转换为 datetime 类型。
• 根据实际情况选择合适的时间频率。
• fill_value 参数可以设置为任何合适的值，例如 NaN、0 或其他默认值。

总结

使用 pandas.DataFrame.asfreq 方法结合 DatetimeIndex，可以方便地填充 Pandas DataFrame 中缺失的日期或时间。这种方法简单易用，并且可以处理不同的时间频率。 通过设置 fill_value 参数，可以灵活地控制填充的默认值。希望本教程能够帮助您更好地处理时间序列数据。

以上就是如何在 Pandas DataFrame 中填充缺失日期或时间？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！