2017-05-05 49 views
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  is_avail valu data_source 
2015-08-07  False 0.282 source_a 
2015-08-23  False 0.296 source_a 
2015-09-08  False 0.433 source_a 
2015-10-01  True 0.169 source_a 
2015-10-10  True 0.160 source_a 
2015-11-02  False 0.179 source_a 
2016-03-09  False 0.557 source_a 
2016-04-26  False 0.770 source_a 
2016-05-05  False 0.826 source_a 
2016-05-12  False 0.826 source_a 
2016-05-28  False 0.747 source_a 
2016-06-06  False 0.796 source_a 
2016-07-31  False 0.322 source_a 
2016-08-25  True 0.136 source_a 
2016-09-10  False 0.180 source_a 
2016-11-13  False 0.492 source_a 
2016-12-15  True 0.124 source_a 
2016-12-31  False 0.533 source_a 
2017-03-28  False 0.524 source_a 
2015-06-27  True 0.038 source_b 
2015-07-30  True 0.035 source_b 
2015-08-06  False 0.205 source_b 
2015-08-09  False 0.241 source_b 
2015-08-16  True 0.025 source_b 
2015-08-19  True 0.092 source_b 
2015-08-26  False 0.264 source_b 
2015-08-29  False 0.312 source_b 

上述數據幀具有日期時間對象的索引。我想爲數據框中當前缺少的日期添加行。但是,我想分別爲source_asource_b添加這些行。例如。 2015-08-08source_asource_b的缺失日期,所以我想在它們的數據框中添加它們。我怎樣才能做到這一點?在熊貓數據框中插入丟失的日期時間行

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你想填補缺失的行什麼? – piRSquared

回答

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您可以在groupbyffill使用resample(向前填寫)

df.groupby(
    'data_source', group_keys=False 
).apply(lambda df: df.resample('D').ffill()) 

或者你可以interpolatevaluffill休息。

df.groupby(
    'data_source', group_keys=False 
).apply(
    lambda df: df.resample('D').interpolate('index').ffill() 
) 
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謝謝@piRSquared! – user308827

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@ user308827歡迎您! – piRSquared