Python数据处理-使用Pandas补齐缺失日期（pd.date

在处理时间序列的数据中，有时候会遇到有些日期的数据缺失的情况，这时候可以用pandas的 date_range 函数快速补齐缺失日期，再根据实际情况补齐缺失值。

import pandas as pddf = pd.DataFrame
df = pd.DataFrame({"date":["2022-01-01", "2022-01-03", "2022-01-04"], "value":range(3)})
df["date"] = df["date"].astype("datetime64")  # 确保数据格式为日期
date_range = pd.date_range(start=df["date"].min(), end=df["date"].max(), freq="D")  # freq="D"表示按天，可以按分钟，月，季度，年等
df.set_index("date").reindex(index=date_range)

Python数据处理-使用Pandas补齐缺失日期（pd.date_range）相关推荐

python数据处理工具-Pandas笔记
序列与数据框的构造 Pandas模块的核心操作对象就是序列Series和数据框DataFrame序列可以理解为数据集中的一个字段数据框是指含有至少两个字段(或序列)的数据集. 构造序列可以通过以下几 ...
Python 数据处理工具 Pandas（上）
序列与数据框的构造外部数据的读取(文本文件读取.电子表格读取.数据库数据读取) 数据类型转换及描述统计字符与日期数据的处理数据清洗方法(重复观测处理.缺失值处理.异常值处理) 数据子集的获取透 ...
Python数据处理库pandas中的DataFrame数据结构简介
pandas 中有两大数据结构 Series和 DataFrame. 本文主要介绍DataFrame的用法.DataFrame可以处理表格数据. Series介绍在 Python数据处理库pand ...
Python数据处理工具 ——Pandas（数据的预处理）
0.前言本文将介绍强大的数据处理模块Pandas,该模块可以帮助数据分析师轻松地解决数据的预处理问题,如数据类型的转换.缺失值的处理.描述性统计分析.数据的汇总等. 通过本章内容的学习,读者将会掌握 ...
第五章Python数据处理工具 ——Pandas
前言上一章向读者介绍了有关数值计算的numpy模块,通过numpy模块可以非常方便地调用各种常用的数学和统计函数.本章将介绍强大的数据处理模块Pandas,该模块可以帮助数据分析师轻松地解决数据的预 ...
插值法补齐缺失数据_一种挽救你缺失数据的好方法——多重补插
原标题:一种挽救你缺失数据的好方法--多重补插缺失数据--研究中的绊脚石在医学研究中,我们经常会碰到缺失数据.无论是因为实验设计的问题,或是检测手段精度,又或是医学实验中的不可抗力因素.一旦数据没 ...
【GBase 8a MPP数据库集群】使用 AUTOFILL 关键字补齐缺失数据
说明: AUTOFILL:用于设定是否启用缺失列自动补齐功能,启用该参数后,对缺失分割符的字段数据按照 default 值或者 NULL 值进行加载,默认不自动补齐. 建表语句: create tab ...
Python数据处理之pandas基础入门
Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库,用于数据分析. Pandas 是一个开放源码.BSD 许可的库,提供高性能.易于使用的数据结构和数据分析工具. Pandas 名字衍生自术语 &q ...
插值法补齐缺失数据_缺失数据处理-插值法
缺失数据处理-插值法在数据挖掘中,原始海量的数据中存在着大量不完整.不一致.有异常.偏离点的数据.这些问题数据轻则影响数据挖掘执行效率,重则影响执行结果.因此数据预处理工作必不可少,而其中常见工作的 ...

Python数据处理-使用Pandas补齐缺失日期（pd.date_range）

Python数据处理-使用Pandas补齐缺失日期（pd.date_range）相关推荐

最新文章

热门文章