在pandas数据框中追加日期时间行并向前填充数据

Question

初学者的panda/python用户。 我正在使用pandas dataframe中的24小时数据，但是通常在一天的最后几分钟没有数据。

我只需要将行附加到每个文件，直到最后一个时间戳达到23.59，并用数据填充那些缺少的最后几分钟。所以：

    19-12-2016 00:00    2   0.003232323
    ...
    19-12-2016 23:53    2   0.002822919
    19-12-2016 23:54    4   0.002822919
    19-12-2016 23:55    1   0.002822919

变成：

    19-12-2016 00:00    2   0.003232323
    ...
    19-12-2016 23:53    2   0.002822919
    19-12-2016 23:54    4   0.002822919
    19-12-2016 23:55    1   0.002822919
    19-12-2016 23:56    1   0.002822919
    19-12-2016 23:57    1   0.002822919
    19-12-2016 23:58    1   0.002822919
    19-12-2016 23:59    1   0.002822919

很不幸，我正在使用的代码非常长，我无法精确定位到哪里可以修改它。

- warrenfitzhenry

Answer 1

你可以：

重新索引你的数据，如下所示：

idx = pd.date_range('2016-12-19', periods=1440, freq='T')
df = df.reindex(idx)

然后使用df.mycol.ffill()来填充任何缺失的值。

- ℕʘʘḆḽḘ

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这不应该起作用，因为它不会将时间延长超过数据框中的最后一次时间。 - Ted Petrou

Answer 2

在处理单个框架内多天数据的情况下，通用解决方案可能如下。获取开始和结束日期，然后 reindex 整个框架并填充缺失值。

start = df.index.min().date() 
end = df.index.max().date() + pd.Timedelta(1, 'D')
df.reindex(pd.date_range(start, end, freq='T', closed='left')).fillna(method='ffill')

- Ted Petrou

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你在开玩笑吗，伙计？这是我的解决方案。 - ℕʘʘḆḽḘ