python - pandas 填充日期+多列

Question

假设我有以下数据

date          id1       id2     category    value
01/01/2019    1000      2000    income      1.0
01/01/2019    1000      2010    income      1.0
01/01/2019    1000      2000    expense     1.0
01/01/2019    1000      2010    expense     1.0
01/02/2019    1000      2000    income      2.0
01/02/2019    1000      2010    income      2.0
01/02/2019    1000      2000    expense     2.0
01/02/2019    1000      2010    expense     2.0
01/04/2019    1000      2000    income      3.0
01/04/2019    1000      2010    income      3.0
01/04/2019    1000      2000    expense     3.0
01/04/2019    1000      2010    expense     3.0

我想填写缺失的日期 01/03/2019，而且还要为 id1、id2 和类别的每个组合填写一行。所以在我的例子中，将添加 4 行:

date          id1       id2     category    value
01/03/2019    1000      2000    income      2.0
01/03/2019    1000      2010    income      2.0
01/03/2019    1000      2000    expense     2.0
01/03/2019    1000      2010    expense     2.0

当这是唯一的索引时，我熟悉回填和前向填充日期，但是上述通过多个列的值组合进行回填的特殊问题给我带来了麻烦。有什么简单的方法可以使用 pandas 来做到这一点吗？

Answer 1

首先是一个枢轴问题，然后成为一个重新采样和填充问题

df.date=pd.to_datetime(df.date)
df['key']=df.groupby('date').cumcount()

newdf=df.set_index(['date','key']).unstack().resample('D').mean().ffill().stack().reset_index(level=0)

newdf

          date     id1     id2  value
key                                  
0   2019-01-01  1000.0  2000.0    1.0
1   2019-01-01  1000.0  2010.0    1.0
2   2019-01-01  1000.0  2000.0    1.0
3   2019-01-01  1000.0  2010.0    1.0
0   2019-01-02  1000.0  2000.0    2.0
1   2019-01-02  1000.0  2010.0    2.0
2   2019-01-02  1000.0  2000.0    2.0
3   2019-01-02  1000.0  2010.0    2.0
0   2019-01-03  1000.0  2000.0    2.0
1   2019-01-03  1000.0  2010.0    2.0
2   2019-01-03  1000.0  2000.0    2.0
3   2019-01-03  1000.0  2010.0    2.0
0   2019-01-04  1000.0  2000.0    3.0
1   2019-01-04  1000.0  2010.0    3.0
2   2019-01-04  1000.0  2000.0    3.0
3   2019-01-04  1000.0  2010.0    3.0