Pandas重采样上采样数据的最后日期/边缘

e4yzc0pl 于 2023-05-12 发布在其他

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我正在尝试将每周数据上采样到每日数据，但是，在对最后一个边缘进行上采样时遇到困难。我该怎么办？

import pandas as pd
import datetime
df = pd.DataFrame({
    'wk start': ['2018-08-12', '2018-08-12', '2018-08-19'], 
    'car': ['tesla model 3', 'tesla model x', 'tesla model 3'],
    'sales': [38000, 98000, 40000]})
df['wk start'] = df['wk start'].apply(
    lambda x: datetime.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d'))
df.set_index('wk start').groupby('car').resample('D').pad()

这将返回：

car            sales
car             wk start        
tesla model 3   2018-08-12  tesla model 3   38000
                2018-08-13  tesla model 3   38000
                2018-08-14  tesla model 3   38000
                2018-08-15  tesla model 3   38000
                2018-08-16  tesla model 3   38000
                2018-08-17  tesla model 3   38000
                2018-08-18  tesla model 3   38000
                2018-08-19  tesla model 3   40000

tesla model x   2018-08-12  tesla model x   98000

我想要的输出是：

car            sales
car             wk start        
tesla model 3   2018-08-12  tesla model 3   38000
                2018-08-13  tesla model 3   38000
                2018-08-14  tesla model 3   38000
                2018-08-15  tesla model 3   38000
                2018-08-16  tesla model 3   38000
                2018-08-17  tesla model 3   38000
                2018-08-18  tesla model 3   38000
                2018-08-19  tesla model 3   40000
                2018-08-20  tesla model 3   40000
                2018-08-21  tesla model 3   40000
                2018-08-22  tesla model 3   40000
                2018-08-23  tesla model 3   40000
                2018-08-24  tesla model 3   40000
                2018-08-25  tesla model 3   40000
tesla model x   2018-08-12  tesla model x   98000
                2018-08-13  tesla model x   98000
                2018-08-14  tesla model x   98000
                2018-08-15  tesla model x   98000
                2018-08-16  tesla model x   98000
                2018-08-17  tesla model x   98000
                2018-08-18  tesla model x   98000

我看了this，但他们使用的是句点，我看的是日期时间。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/51790793/pandas-resample-upsample-last-date-edge-of-data

3条答案

按热度按时间

mwg9r5ms1#

是的，你是对的，最后一个边缘数据被排除在外。解决方案是将它们添加到输入DataFrame-我的解决方案使用drop_duplicates创建一个助手Dataframe，在使用您的解决方案之前将6天和concat添加到原始df：

df1 = df.sort_values('wk start').drop_duplicates('car', keep='last').copy()
df1['wk start'] = df1['wk start'] + pd.Timedelta(6, unit='d')

df = pd.concat([df, df1], ignore_index=True)
df = df.set_index('wk start').groupby('car').resample('D').pad()
print (df)
                                    car  sales
car           wk start                        
tesla model 3 2018-08-12  tesla model 3  38000
              2018-08-13  tesla model 3  38000
              2018-08-14  tesla model 3  38000
              2018-08-15  tesla model 3  38000
              2018-08-16  tesla model 3  38000
              2018-08-17  tesla model 3  38000
              2018-08-18  tesla model 3  38000
              2018-08-19  tesla model 3  40000
              2018-08-20  tesla model 3  40000
              2018-08-21  tesla model 3  40000
              2018-08-22  tesla model 3  40000
              2018-08-23  tesla model 3  40000
              2018-08-24  tesla model 3  40000
              2018-08-25  tesla model 3  40000
tesla model x 2018-08-12  tesla model x  98000
              2018-08-13  tesla model x  98000
              2018-08-14  tesla model x  98000
              2018-08-15  tesla model x  98000
              2018-08-16  tesla model x  98000
              2018-08-17  tesla model x  98000
              2018-08-18  tesla model x  98000

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wtlkbnrh2#

在使用之前的groupby尝试之前，为每周和stack的末尾分配一列：

(df.assign(end=df['wk start'].add(pd.DateOffset(6))).set_index(
    ['car', 'sales']).stack()
    .rename('wk start').reset_index([0, 1])
    .set_index('wk start').groupby('car')
    .resample('D').pad()
)

输出：

car  sales
car           wk start
tesla model 3 2018-08-12  tesla model 3  38000
              2018-08-13  tesla model 3  38000
              2018-08-14  tesla model 3  38000
              2018-08-15  tesla model 3  38000
              2018-08-16  tesla model 3  38000
              2018-08-17  tesla model 3  38000
              2018-08-18  tesla model 3  38000
              2018-08-19  tesla model 3  40000
              2018-08-20  tesla model 3  40000
              2018-08-21  tesla model 3  40000
              2018-08-22  tesla model 3  40000
              2018-08-23  tesla model 3  40000
              2018-08-24  tesla model 3  40000
              2018-08-25  tesla model 3  40000
tesla model x 2018-08-12  tesla model x  98000
              2018-08-13  tesla model x  98000
              2018-08-14  tesla model x  98000
              2018-08-15  tesla model x  98000
              2018-08-16  tesla model x  98000
              2018-08-17  tesla model x  98000
              2018-08-18  tesla model x  98000

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pbwdgjma3#

您还可以执行以下操作：

(pd.melt(df.assign(w = df['wk start']+pd.DateOffset(6)),df.columns[1:],value_name =
  "wk start").drop('variable',1).set_index('wk start').groupby('car').resample('D').pad())

                                    car  sales
car           wk start                        
tesla model 3 2018-08-12  tesla model 3  38000
              2018-08-13  tesla model 3  38000
              2018-08-14  tesla model 3  38000
              2018-08-15  tesla model 3  38000
              2018-08-16  tesla model 3  38000
              2018-08-17  tesla model 3  38000
              2018-08-18  tesla model 3  38000
              2018-08-19  tesla model 3  40000
              2018-08-20  tesla model 3  40000
              2018-08-21  tesla model 3  40000
              2018-08-22  tesla model 3  40000
              2018-08-23  tesla model 3  40000
              2018-08-24  tesla model 3  40000
              2018-08-25  tesla model 3  40000
tesla model x 2018-08-12  tesla model x  98000
              2018-08-13  tesla model x  98000
              2018-08-14  tesla model x  98000
              2018-08-15  tesla model x  98000
              2018-08-16  tesla model x  98000
              2018-08-17  tesla model x  98000
              2018-08-18  tesla model x  98000

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