python - 在给定的日期重新采样 Python 系列或数据框

Question

给定 Pandas 数据框或系列，我想在特定时间点对其重新采样。
这可能意味着通过向前填充以前的值来删除值或添加新值。
例子
鉴于系列 X被定义为

import pandas
rng_X = pandas.to_datetime(
['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-07', '2021-01-08', '2021-02-01'])
X = pandas.Series([0, 2, 4, 6, 8], rng_X)

X
2021-01-01    0
2021-01-02    2
2021-01-07    4
2021-01-08    6
2021-02-01    8

重新采样 X在日期

rng_Y = pandas.to_datetime(
['2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-07', '2021-01-08', '2021-01-09', '2021-01-10'])

预期的输出是

2021-01-02    2
2021-01-03    2
2021-01-07    4
2021-01-08    6
2021-01-09    6
2021-01-10    6

2021-01-01从输出中删除，因为它不在 rng_y 中.

2021-01-03被添加到输出，其值从 2021-01-02 向前复制因为它不存在于 X

2021-01-09和 2021-01-10也将使用从 2021-01-08 复制的值添加到输出中

2021-02-01从输出中删除，因为它不存在于 rng_Y

Answer 1

试试 reindex 方法设置为“填充”:

X = X.reindex(rng_Y, method='ffill')

X :

2021-01-02    2
2021-01-03    2
2021-01-07    4
2021-01-08    6
2021-01-09    6
2021-01-10    6
dtype: int32

完整代码:

import pandas as pd

rng_X = pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-07', '2021-01-08',
                        '2021-02-01'])

rng_Y = pd.to_datetime(['2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-07', '2021-01-08',
                        '2021-01-09', '2021-01-10'])

X = pd.Series([0, 2, 4, 6, 8], rng_X)

X = X.reindex(rng_Y, method='ffill')
print(X)

如 X是 DataFrame ( df ) 而不是系列:

df = pd.DataFrame([0, 2, 4, 6, 8], index=rng_X, columns=['X'])
df = df.reindex(rng_Y, method='ffill')

df :

            X
2021-01-02  2
2021-01-03  2
2021-01-07  4
2021-01-08  6
2021-01-09  6
2021-01-10  6