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python - Pandas 在 Groupby 中重新索引日期

coder 2023-08-26 原文

我有一个以零星日期作为索引的数据框，列 = 'id' 和 'num'。我想 pd.groupby 'id' 列，并将重新索引应用于数据框中的每个组。

我的示例数据集如下所示:

            id  num
2015-08-01  1   3
2015-08-05  1   5
2015-08-06  1   4
2015-07-31  2   1
2015-08-03  2   2
2015-08-06  2   3

使用 ffill pd.reindex 后我的预期输出是:

            id  num
2015-08-01  1   3
2015-08-02  1   3
2015-08-03  1   3
2015-08-04  1   3
2015-08-05  1   5
2015-08-06  1   4
2015-07-31  2   1
2015-08-01  2   1
2015-08-02  2   1
2015-08-03  2   2
2015-08-04  2   2
2015-08-05  2   2
2015-08-06  2   3

我试过这个，除其他外没有用: newdf=df.groupby('id').reindex(method='ffill') 返回错误:AttributeError: Cannot access callable attribute 'reindex' of 'DataFrameGroupBy' objects, try using the 'apply' method

任何帮助将不胜感激

最佳答案

可能有一种更巧妙的方法来做到这一点，但这是可行的:

def reindex_by_date(df):
    dates = pd.date_range(df.index.min(), df.index.max())
    return df.reindex(dates).ffill()

df.groupby('id').apply(reindex_by_date).reset_index(0, drop=True)

关于python - Pandas 在 Groupby 中重新索引日期，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32275540/

Groupbypython2015codesectionpandasreindex

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