Добавление недостающих дат в DataFrame с Pandas

Быстрый ответ

Для включения пропущенных дат в DataFrame в Pandas можно использовать функцию pd.date_range(), чтобы создать полный спектр дат, и метод reindex(), чтобы применить его к имеющимся данным. Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создаём полный диапазон дат
date_range = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='D')
# Переиндексируем DataFrame, заполнив пропуски нулями
df_filled = df.reindex(date_range, fill_value=0)

Применение этого метода позволит заполнить все промежутки между первой и последней датами в наборе данных, заменив отсутствующие значения нулями.

Работа с данными: восполнение пропусков в датах

Отсутствие определенных дат в данных часто усложняет анализ. Важно знать, как можно восстановить эти пропуски.

Решение проблемы с неполноценными данными: удаление дубликатов и пропусков

Данные часто содержат дубликаты. Чтобы их удалить и заодно восполнить пропущенные даты, используйте следующий подход:

# Удаление дубликатов и переиндексация
df = df[~df.index.duplicated(keep='first')].reindex(date_range, fill_value=0)

Преобразование строк в datetime

Для корректной переиндексации необходимо преобразовать индекс в DatetimeIndex:

# Преобразование индекса в datetime
df.index = pd.to_datetime(df.index)

Синхронизация данных: установка частоты

Для заполнения пропущенных значений с установленной частотой используйте метод DataFrame.asfreq():

# Установка частотности данных
df_asfreq = df.asfreq('D', fill_value=0)

С сочетанием resample и fillna()

Если необходима агрегация данных, используйте сочетание resample и fillna(0) для усреднения или суммирования по интервалам:

# Пересемплирование данных с последующим заполнением пропусков нулями
df_resampled = df.resample('D').sum().fillna(0)

Время – отличный организатор

Перед началом работы необходимо отсортировать данные по времени:

# Сортировка данных по временному индексу
df.sort_index(inplace=True)

Визуализация

Представьте ваш DataFrame как трек для гонок, где каждая дата — это отдельная проверочная точка:

Текущий трек: 🛣️📅🛣️📅🛣️__🛣️📅🛣️📅🛣️

При наличии пропусков гонка становится неполной:

Идеальный трек: 🛣️📅🛣️📅🛣️📅🛣️📅🛣️📅🛣️

Метод reindex() поможет добавить пропущенные точки:

df.reindex(full_date_range)

В итоге мы получим полный трек, в котором учтены все проверочные даты:

Завершенный трек: 🛣️📅🛣️📅🛣️📅🛣️📅🛣️📅🛣️

Таким образом, данные готовы к анализу без пропусков! 🚀💨

Стратегия работы со временем

Множественный потенциал одного метода

В зависимости от специфики ваших данных и поставленных задач, выбирайте подходящий метод заполнения пропусков: ffill, bfill или fillna(0).

Совершенная визуализация без сюрпризов

Для избежания препятствий на диаграммах, обеспечьте непрерывность временной шкалы.

Готовность к масштабированию

Используйте гибкие решения, которые могут адаптироваться к изменяющимся данным и не требуют постоянных ручных корректировок.

Ясность представления

При работе с датами чётко обозначайте столбец или индекс с датами, чтобы избежать путаницы.

Полезные материалы

1. Временные ряды / функциональность дат в документации Pandas — подробная информация о работе с датами и временем в Pandas.
2. pandas.DataFrame.reindex в документации Pandas — описание процедуры переиндексации DataFrame.
3. Обработка недостающих данных в документации Pandas — глубокое изучение темы обработки недостающих данных в Pandas.
4. pandas.date_range в документации Pandas — как создать спектр дат в Pandas.
5. Учебные материалы по программированию на Python — введение в использование Python и Pandas для анализа данных.
6. pandas.DataFrame.interpolate в документации Pandas — описание функции интерполяции для работы с пропущенными значениями в Pandas.