Python - 向时间序列数据集添加行

Question

我有一个包含零售数据的 pandas 数据框，其中显示了每周售出的产品总数和周末剩余的库存。不幸的是，数据集仅在产品已售出且剩余库存发生变化时才显示一行。

我想扩展数据集，以便每周销售的每种产品都有一条线。我在下面展示了一个示例 - 如何做到这一点？

原样：

Week Product Sold Stock
1    1       1    10
1    2       1    10
1    3       1    10
2    1       2    8
2    3       3    7

未来：

Week Product Sold Stock
1    1       1    10
1    2       1    10
1    3       1    10
2    1       2    8
2    2       0    10
2    3       3    7

Answer 1

使用itertools 中的product 创建一个数据框，其中包含“周”和“产品”这两个列的所有组合，并将merge 与您的原始数据一起使用。假设您的数据框称为dfp：

from itertools import product
new_dfp = (pd.DataFrame(list(product(dfp.Week.unique(), dfp.Product.unique())),columns=['Week','Product'])
                 .merge(dfp,how='left'))

你得到new_dfp中缺少的行：

   Week  Product  Sold  Stock
0     1        1   1.0   10.0
1     1        2   1.0   10.0
2     1        3   1.0   10.0
3     2        1   2.0    8.0
4     2        2   NaN    NaN
5     2        3   3.0    7.0

现在你 fillna 在两列上使用不同的值：

new_dfp['Sold'] = new_dfp['Sold'].fillna(0).astype(int) # because no sold in missing rows
new_dfp['Stock'] = new_dfp.groupby('Product')['Stock'].fillna(method='ffill').astype(int)

要填充“库存”，您需要groupby 产品并使用“填充”方法输入与上周“周”相同的值。最后，你得到：

   Week  Product  Sold  Stock
0     1        1     1     10
1     1        2     1     10
2     1        3     1     10
3     2        1     2      8
4     2        2     0     10
5     2        3     3      7