扩大 Pandas 日期范围

Question

我有这样的数据。每行代表该 ID 在某个日期的值。

ID   Date         Value
A    2012-01-05   50
A    2012-01-08   100
A    2012-01-10   200
B    2012-07-01   10
B    2012-07-03   20

我需要扩展它，以便我整天都有行。每天的值应该是前一天的值（即，将上面的数据视为值的更新，将下面的数据视为值的时间序列）。

ID   Date         Value
A    2012-01-05   50
A    2012-01-06   50
A    2012-01-07   50
A    2012-01-08   100
A    2012-01-09   100
A    2012-01-10   200
B    2012-07-01   10
B    2012-07-02   10
B    2012-07-03   20

目前，我的解决方案如下：

• 按 ID 分组
• 对于每个组，找出最小和最大日期
• 创建一个 pd.date_range
• 同时遍历行和日期范围，填充日期范围中的值并在必要时增加行的索引指针
• 将所有这些日期范围附加到最终数据帧

它有效，但似乎是一个非常糟糕的蛮力解决方案。我想知道 Pandas 是否支持更好的方法？

Answer 1

或者你可以试试这个（注意：这也可以用于扩展数字列）。

df.Date=pd.to_datetime(df.Date)
df=df.set_index(df.Date)
df.set_index(df.Date).groupby('ID')\
   .apply(lambda x : x.reindex(pd.date_range(min(x.index), max(x.index),freq='D')))\
     .ffill().reset_index(drop=True)

Out[519]: 
  ID       Date  Value
0  A 2012-01-05   50.0
1  A 2012-01-05   50.0
2  A 2012-01-05   50.0
3  A 2012-01-08  100.0
4  A 2012-01-08  100.0
5  A 2012-01-10  200.0
6  B 2012-07-01   10.0
7  B 2012-07-01   10.0
8  B 2012-07-03   20.0

Answer 2

在Date 上使用resample 索引数据框和ID 组和ffill 在value 上

In [1725]: df.set_index('Date').groupby('ID').resample('1D')['Value'].ffill().reset_index()
Out[1725]:
  ID       Date  Value
0  A 2012-01-05     50
1  A 2012-01-06     50
2  A 2012-01-07     50
3  A 2012-01-08    100
4  A 2012-01-09    100
5  A 2012-01-10    200
6  B 2012-07-01     10
7  B 2012-07-02     10
8  B 2012-07-03     20