将每日数据重新采样到每小时数据框并复制内容答案

【问题标题】：Resample daily data to hourly dataframe and copy contents将每日数据重新采样到每小时数据框并复制内容
【发布时间】：2023-03-19 13:07:02
【问题描述】：

我有以下数据框：

    Date        Holiday
0   2018-01-01  New Year's Day
1   2018-01-15  Martin Luther King, Jr. Day
2   2018-02-19  Washington's Birthday
3   2018-05-08  Truman Day
4   2018-05-28  Memorial Day
...     ...     ...
58  2022-10-10  Columbus Day
59  2022-11-11  Veterans Day
60  2022-11-24  Thanksgiving
61  2022-12-25  Christmas Day
62  2022-12-26  Christmas Day (Observed)

我想重新采样此数据框，使其成为每日 df 的每小时 df（同时将假期列中的内容复制到正确的日期）。我希望它看起来像这样[忽略表格的索引，它应该比这更多的数字]

    Timestamp           Holiday
0   2018-01-01 00:00:00     New Year's Day
1   2018-01-01 01:00:00     New Year's Day
2   2018-01-01 02:00:00     New Year's Day
3   2018-01-01 03:00:00     New Year's Day
4   2018-01-01 04:00:00     New Year's Day
5   2018-01-01 05:00:00     New Year's Day
...     ...     ...
62  2022-12-26 20:00:00     Christmas Day (Observed)
63  2022-12-26 21:00:00     Christmas Day (Observed)
64  2022-12-26 22:00:00     Christmas Day (Observed)
65  2022-12-26 23:00:00     Christmas Day (Observed)

最快的方法是什么？提前致谢。

【问题讨论】：

你试过用resample了吗？
使用ignoring's answer，您将在 2018 年 1 月 1 日至 2018 年 1 月 14 日之间的假日列中填写“新年”。这是正确的吗？
@Terry 实际上是的，你是对的，我刚刚注意到，让我试试你的答案。

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

怎么样

df.set_index("Date").resample("H").ffill().reset_index().rename(
    {"Date": "Timestamp"}, axis=1
)

【讨论】：

【解决方案2】：

(1) 使用date_range 创建一个新的DataFrame，(2) 将它与原始DF 连接，(3) 使用reset_index 再次将日期作为一列，(4) 使用groupby 填充空槽和ffill，(5) 对值进行排序并删除重复项/NaN 值。

dates = pd.DataFrame(pd.date_range(df2['date'].min(), df2['date'].max(), freq='H'), columns=['date']).set_index('date')

df3 = pd.concat([df2.set_index('date'), dates], sort = False)

df3.reset_index(inplace = True)

df3['Holiday'] = df3.groupby(df3['date'].dt.date)['Holiday'].ffill()

df3 = df3.sort_values('date').drop_duplicates().dropna(axis = 0)

【讨论】：