プロジェクトを行うためのインターンが、今日の問題に遭遇した時系列の存在の個々の日付の欠如、その完了日のために必要で、その後、ブログにインターネットを検索として、あなたはこの問題を解決することができますが、このブログの記事のコードが存在しますしたがって、このレコードで、小さなバグがあるところ、元ボーエンアドレス:https://blog.csdn.net/leo_sheng/article/details/83316285
コード修正は次のとおりです。
import pandas as pd
import datetime
def load_Data():
#加载数据
df0 = pd.read_csv("Path/power.csv",index_col='user_id')
df0['record_date'] = pd.to_datetime(df0['record_date'])
return df0
#把datetime转成字符串
def datetime_toString(dt):
return dt.strftime("%Y-%m-%d")
#把字符串转成datetime
def string_toDatetime(string):
return datetime.strptime(string, "%Y-%m-%d")
#缺失值处理,插值替换
def data_Full():
df1 = load_Data() #加载数据
date_start = df1.iloc[0, 0] #初始时间
df1_date = df1['record_date'].tolist() #数据日期转为列表
df1_data = df1[ 'value'].tolist() #数据值转为列表
act = 365 #实际期望日期序列长度
date0 = date_start
date_s = datetime_toString(date0) #日期转换为字符串类型,使日期可进行逻辑比较
for j in range(0, len(df1_date)):
if len(df1_date) < act:
date_i = df1_date[j] #顺序选取数据中日期列表里对应各日期
date_is = datetime_toString(date_i)
while date_is != date_s: #如数据中日期列表与期望日期序列不相等,即存在缺失值执行while程序
nada = (df1_data[j] + df1_data[j+1]) / 2 #计算缺失处左右相邻插值,然后对value进行补全,此处可进行相应的修改。
adda = [date0, nada]
date_da = pd.DataFrame(adda).T
date_da.columns = df1.columns
df1 = pd.concat([df1, date_da]) #将缺失日期加入数据列表中
date0 += datetime.timedelta(days=1) #日期加一
date_s = datetime_toString(date0) #日期字符串转日期时间类型
date0 += datetime.timedelta(days=1) #日期加一
date_s = datetime_toString(date0) #日期字符串转日期时间类型
df1 = df1.sort_values(by=['record_date'])
return df1
だからすることができます!!!ブロガーも、それを共有するためのおかげで!