如何使用日期、月份和年份填充数据并操作该数据？

Question

我想使用熊猫或python创建一个新的表，它将具有与图片相同的列，但我想在新表中添加实际表的两个日期之间的所有日期。

例如，在第1行的图片中，生效日期为2月13日、2022年和价格为220，第二行生效日期为2021年9月23日。

我想在新的桌子上，所有日期都在2022年2月13日至2021年9月23日之间。除MRP/Unit外，所有其他列值将相同。

在2022/13/2022和8/23/2021之间，MRP/股的所有数值将为220。在2021年9月23日至209年9月9日期间，MRP/股的所有数值将为210。

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Answer 1

在这里，我跳过了应该将日期字符串转换为日期对象的部分。你可以在https://stackoverflow.com/questions/32204631/how-to-convert-string-to-datetime-format-in-pandas-python上检查一下

把你的数据文件想象成initial_df

initial_df = pd.DataFrame({'Weight':[215.235,215.235,215.235,215.235],
              'Effect Date':[date(2022,2,13),date(2021,9,23),date(2019,10,9),date(2019,7,14)],
              'MRP/Unit(Tk)':[220,210,200,190]})

    Weight Effect Date  MRP/Unit(Tk)
0  215.235  2022-02-13           220
1  215.235  2021-09-23           210
2  215.235  2019-10-09           200
3  215.235  2019-07-14           190

首先，您应该提取Effect Date列中的第一个和最后一个日期。

start_date = initial_df['Effect Date'].min()
end_date = initial_df['Effect Date'].max()

现在您可以使用pd.date_range方法在熊猫中创建一个日期范围。

date_index = pd.date_range(start_date,end_date)

其次，您可以用这个daterange作为索引创建一个新的dataframe，并将它与您的左联接一起initial_df以获得其他行。因为第一个dataframe只有一个索引列，另一个应该将连接键(Effect Date)设置为它的索引。

result_df = pd.DataFrame(index=date_index)\
  .join(initial_df.set_index('Effect Date'),
        how='left')

             Weight  MRP/Unit(Tk)
2019-07-14  215.235         190.0
2019-07-15      NaN           NaN
2019-07-16      NaN           NaN
2019-07-17      NaN           NaN
2019-07-18      NaN           NaN
...             ...           ...
2022-02-09      NaN           NaN
2022-02-10      NaN           NaN
2022-02-11      NaN           NaN
2022-02-12      NaN           NaN
2022-02-13  215.235         220.0

现在，我们可以使用熊猫的NaN方法的回填策略或前向填充策略来填充其他列中的fillna值。这种方法也可以在单列上完成。

result_df.fillna(method='bfill')

             Weight  MRP/Unit(Tk)
2019-07-14  215.235         190.0
2019-07-15  215.235         200.0
2019-07-16  215.235         200.0
2019-07-17  215.235         200.0
2019-07-18  215.235         200.0
...             ...           ...
2022-02-09  215.235         220.0
2022-02-10  215.235         220.0
2022-02-11  215.235         220.0
2022-02-12  215.235         220.0
2022-02-13  215.235         220.0

如果希望在某个日期前一个月更改MRP/Unit(Tk)值，则应使用反向填充值填充另一列。在您的Effect Date中复制initial_df列。然后对result_df中的该列也应用反向填充。然后，您可以决定在结果数据中需要哪个值，知道该日期之后的下一个日期，以及initial_df中的下面的MRP/Unit值。