python - 分组并填充缺失的日期时间值

Question

我只是尝试按契约(Contract)和日期对 Pandas Dataframe 进行分组，并填充缺失的日期时间值。

我的输入是这样的:

contract         datetime             value1          value2
   x       2019-01-01 00:00:00          50              60
   x       2019-01-01 01:00:00          30              60
   x       2019-01-01 02:00:00          70              80
   y       2019-01-01 00:00:00          30              100

我想要做的是为每个合约获取所有可能的日期时间(从 00:00:00 到 23:00:00)，并用 NaN 或 None 填充缺失值。

非常感谢。

Answer 1

您可以使用DataFrame.reindex每组 DataFrame.groupby和 lambda 函数:

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

f= lambda x: x.reindex(pd.date_range(x.index.min().floor('d'),
                                      .index.max().floor('d')+pd.Timedelta(23, 'H'),freq='H'))
df1 = (df.set_index('datetime')
         .groupby('contract')
         .apply(f)
         .drop('contract', axis=1)
         .reset_index())
print (df1)