将周末日期插入数据框中，同时将价格保持在索引位置答案

【问题标题】：Insert weekend dates into dataframe while keeping prices in index location将周末日期插入数据框中，同时将价格保持在索引位置
【发布时间】：2022-01-25 20:51:35
【问题描述】：

我有一个带有日期、美元开盘价和收盘价的 pandas DataFrame，如下所示：

Date        Open     Close
2021-12-08  0.88707  0.88680
2021-12-07  0.88617  0.88600
2021-12-06  0.88475  0.88458
2021-12-03  0.88442  0.88447
2021-12-02  0.88342  0.88343
2021-12-01  0.88261  0.88259

我想插入周末日期并将我的打开和关闭值保持在相同的日期，并用 NaN 填充空的打开和关闭值，如下所示：

Date        Open     Close
2021-12-08  0.88707  0.88680
2021-12-07  0.88617  0.88600
2021-12-06  0.88475  0.88458
2021-12-05  NaN      NaN
2021-12-04  NaN      NaN
2021-12-03  0.88261  0.88259
2021-12-02  0.88342  0.88343
2021-12-01  0.88261  0.88259

我尝试了各种技术，例如使用我的打开和关闭值创建一个新的 DataFrame，然后按日期重新索引：

df_USD_new = {'Open':open_USD,
    'Close':close_USD}

df = pd.DataFrame(df_USD_new)

df

date_index = pd.date_range('2016-12-01', '2021-12-08', freq='D')

df.reindex(date_index)

但这给了我一个表格，所有日期都填写为 NaN，例如：

2021-12-04  NaN NaN
2021-12-05  NaN NaN
2021-12-06  NaN NaN
2021-12-07  NaN NaN
2021-12-08  NaN NaN

我做错了什么或错过了一步吗？非常感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe date currency

【解决方案1】：

你可以使用：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
df = df.reindex(pd.date_range(df.index.min(), df.index.max())).sort_index(ascending=False).reset_index().rename(columns={'index': 'Date'})

OUTPUT

        Date     Open    Close
0 2021-12-08  0.88707  0.88680
1 2021-12-07  0.88617  0.88600
2 2021-12-06  0.88475  0.88458
3 2021-12-05      NaN      NaN
4 2021-12-04      NaN      NaN
5 2021-12-03  0.88442  0.88447
6 2021-12-02  0.88342  0.88343
7 2021-12-01  0.88261  0.88259

或者你也可以使用这个：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
df = df.asfreq('d').sort_index(ascending=False).reset_index().rename(columns={'index': 'Date'})

【讨论】：