python - 在 pandas 数据框的平面文件中插入缺失的日期

Question

我有一个数据框，缺少日期。是否可以使用第一列中的二月和三月的所有日期更新此数据框。我希望缺失日期的价格为 0，产品为铅笔或钢笔，以制作完整的列表。数据框并不总是处于正确的顺序，因此不应使用 Ffill。

               Price   Product
1/Feb/2020      4400     Pencils
2/Feb/2020      0        Pencils
3/Feb/2020      0        Pencils
27/Feb/2020     0        Pencils
28/Feb/2020     0        Pencils
1/Mar/2020      55000    Pencils
2/Mar/2020       0       Pencils
3/Mar/2020       0       Pencils
30/Mar/2020      0       Pencils
31/Mar/2020      0       Pencils
1/Feb/2020      4400     Pens
2/Feb/2020      4454     Pens
3/Feb/2020      0        Pens
27/Feb/2020     34534    Pens
28/Feb/2020     345345   Pens
1/Mar/2020      550345   Pens
2/Mar/2020       354     Pens
3/Mar/2020       454     Pens
30/Mar/2020      454     Pens
31/Mar/2020     4545     Pens

Answer 1

如果每月始终存在第一个和最后一个值，一个想法是通过DataFrame.unstack reshape ，通过 DataFrame.asfreq 添加缺失的日期时间并通过 DataFrame.stack reshape 回来:

df.index = pd.to_datetime(df.index)

df = (df.set_index('Product', append=True)
        .unstack()
        .asfreq('d')
        .stack(dropna=False)
        .sort_index(level=[1,0])
        .reset_index(level=1))
print (df)
            Product   Price
2020-02-01  Pencils  4400.0
2020-02-02  Pencils     0.0
2020-02-03  Pencils     0.0
2020-02-04  Pencils     NaN
2020-02-05  Pencils     NaN
            ...     ...
2020-03-27     Pens     NaN
2020-03-28     Pens     NaN
2020-03-29     Pens     NaN
2020-03-30     Pens   454.0
2020-03-31     Pens  4545.0

[120 rows x 2 columns]

通用解决方案 DataFrame.reindex和日期范围:

df.index = pd.to_datetime(df.index)

#convert minimal/ maximal datetimes for first and last day of month
s = df.index.min().to_period('m').to_timestamp()
e = df.index.max().to_period('m').to_timestamp(how='e')

df = (df.set_index('Product', append=True)
        .unstack()
        .reindex(pd.date_range(s, e))
        .stack(dropna=False)
        .sort_index(level=[1,0])
        .reset_index(level=1))