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我有 4 个数据帧,其中包含类似日期时间索引的数据,但是在每个数据帧中几乎没有缺失的行,我知道可以使用以前的已知数据来填补这些空白。
我想“对齐”这些数据帧,以便它们具有所有数据帧的索引并集并填充缺失值。我知道如何为 2 个数据帧执行此操作:df1, df2 = df1.align(df2, axis=0, method='pad')
,但是对于超过2?
我试过了,确实有效:
df1 = pd.DataFrame({'values': 1}, index=pd.DatetimeIndex(['2016-06-01', '2016-06-03']))
df2 = pd.DataFrame({'values': 2}, index=pd.DatetimeIndex(['2016-06-02', '2016-06-04', '2016-06-07']))
df3 = pd.DataFrame({'values': 3}, index=pd.DatetimeIndex(['2016-06-01', '2016-06-05']))
commonIndex = df1.index.join(df2.index, how='outer').join(df3.index, how='outer')
for d in [df1, df2, df3]:
d = d.reindex(index=commonIndex, method='pad')
然而,当我对我的真实数据尝试相同的方法时,它给出了错误:“ValueError:索引必须是单调增加或减少”。是价格数据,索引是这样的:
DatetimeIndex(['2014-03-24 00:00:00', '2014-03-24 00:01:00',
'2014-03-24 00:02:00', '2014-03-24 00:03:00',
'2014-03-24 00:04:00', '2014-03-24 00:05:00',
'2014-03-24 00:06:00', '2014-03-24 00:07:00',
'2014-03-24 00:08:00', '2014-03-24 00:09:00',
...
'2014-10-10 17:51:00', '2014-10-10 17:52:00',
'2014-10-10 17:53:00', '2014-10-10 17:54:00',
'2014-10-10 17:55:00', '2014-10-10 17:56:00',
'2014-10-10 17:57:00', '2014-10-10 17:58:00',
'2014-10-10 17:59:00', '2014-10-10 18:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', name=u'datetime', length=139671, freq=None)
据我了解应该会增加。不确定“单调”,但我认为它不是上面示例中所示的约束(仍然缺少日期)。
非常感谢任何帮助,如果我使用的术语不正确,请原谅我。
附言当我遍历数据帧列表时,看起来它们在应用重新索引后实际上并未保存在 df1、df2、df3 中。我该如何解决?
最佳答案
这是您要实现的行为吗?请注意,无论数据帧上的索引是否单调,此方法都有效。
df1 = pd.DataFrame({'values': 1}, index=pd.DatetimeIndex(['2016-06-01', '2016-06-03']))
df2 = pd.DataFrame({'values': 2}, index=pd.DatetimeIndex(['2016-06-02', '2016-06-04', '2016-06-07']))
df3 = pd.DataFrame({'values': 3}, index=pd.DatetimeIndex(['2016-06-01', '2016-06-05']))
df = pd.concat([df1,df2,df3], axis=1).ffill().bfill()
df.columns = ['values1', 'values2', 'values3']
df
给出:
values1 values2 values3
2016-05-04 1.0 2.0 3.0
2016-06-01 1.0 2.0 3.0
2016-06-02 1.0 2.0 3.0
2016-06-03 1.0 2.0 3.0
2016-06-05 1.0 2.0 3.0
或者,如果您只想将数据框分开,那么无论数据框是否具有单调索引,这也都有效。
commonIndex = df1.index | df2.index | df3.index
df2.reindex(commonIndex).ffill()
编辑:
我这里有一个片段重现了你的错误,但我认为它作为自己的问题效果更好 - 所以 take a look here .
关于python - 如何对齐多个数据帧的索引并填充 Pandas 中的相应缺失值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37981678/
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