将数据框从每月重新采样到每天答案

【问题标题】：Resampling Dataframe from Monthly to Daily将数据框从每月重新采样到每天
【发布时间】：2020-09-19 23:16:00
【问题描述】：

这是我的问题：

这是我的 DataFrame 的一个示例（实际上是从 2002 年到 2012 年）

df = pd.DataFrame(
    {'Date':["2002-07-31","2002-07-31","2002-07-31","2002-07-31","2002-07-31","2002-08-31","2002-08-31","2002-08-31","2002-08-31","2002-08-31",'2002-09-30','2002-09-30','2002-09-30','2002-09-30','2002-09-30'],
     'Name': ["Paul", "John", "Silvia", "Mike", "Cindy","Paul", "David", "Harry", "Mike", "Britney","Francis", "Michael", "Charlie", "Joe", "Hilary"]})

这给了这个

       Date     Name
0   2002-07-31  Paul
1   2002-07-31  John
2   2002-07-31  Silvia
3   2002-07-31  Mike
4   2002-07-31  Cindy
5   2002-08-31  Paul
6   2002-08-31  David
7   2002-08-31  Harry
8   2002-08-31  Mike
9   2002-08-31  Britney
10  2002-09-30  Francis
11  2002-09-30  Michael
12  2002-09-30  Charlie
13  2002-09-30  Joe
14  2002-09-30  Hilary

我想通过将所有名称从 2002-07-31 到 2002-08-30 以及从 2002-08-31 到 2002-09-30 （更改仅在每个月底发生，因此看起来像使用 ffill() 方法重新采样）。

我正在寻找的结果是这样的：

   Date     Name
2002-07-31  Paul
2002-07-31  John
2002-07-31  Silvia
2002-07-31  Mike
2002-07-31  Cindy
2002-08-01  Paul
2002-08-01  John
2002-08-01  Silvia
2002-08-01  Mike
2002-08-01  Cindy
2002-08-02  Paul
2002-08-02  John
2002-08-02  Silvia
2002-08-02  Mike
2002-08-02  Cindy
2002-08-03  Paul
2002-08-03  John
2002-08-03  Silvia
2002-08-03  Mike
2002-08-03  Cindy
.....

2002-08-31  Paul
2002-08-31  David
2002-08-31  Harry
2002-08-31  Mike
2002-08-31  Britney
2002-09-01  Paul
2002-09-01  David
2002-09-01  Harry
2002-09-01  Mike
2002-09-01  Britney
....

2002-09-30  Francis
2002-09-30  Michael
2002-09-30  Charlie
2002-09-30  Joe
2002-09-30  Hilary

如您所见，名称仅在每个月底更改。对我来说最困难的一步是我选择了 5 个名称，我真的不知道如何重新采样到每日 Dataframe 并且每天仍然有 5 个名称。

我已经看过这个链接了

Resampling Error : cannot reindex a non-unique index with a method or limit

但这并不是同一个问题，我仍然没有找到任何解决方案来管理我的问题。如果您有任何想法，欢迎您！

【问题讨论】：

标签： python pandas time-series resampling

【解决方案1】：

首先，确保您的 Date 列是 datetime 对象：

df['Date'] = df.Date.astype('datetime64')

然后，按Date列分组，按天聚合名称为list、resample并填充，最后执行explode以扩展名称的lists：

df.groupby('Date').agg(list).resample('D').ffill().explode('Name').reset_index()

# Result:
          Date     Name
0   2002-07-31     Paul
1   2002-07-31     John
2   2002-07-31   Silvia
3   2002-07-31     Mike
4   2002-07-31    Cindy
..         ...      ...
305 2002-09-30  Francis
306 2002-09-30  Michael
307 2002-09-30  Charlie
308 2002-09-30      Joe
309 2002-09-30   Hilary

[310 rows x 2 columns]

【讨论】：

【解决方案2】：

我会旋转数据并使用asfreq 对数据进行采样，然后堆叠：

(df.assign(group=df.groupby('Date').cumcount())
  .set_index(['Date','group'])['Name']
  .unstack()
  .asfreq('D').ffill()
  .unstack()
  .reset_index('group',drop=True)
  .reset_index(name='Name')
)

输出：

          Date     Name
0   2002-07-31     Paul
1   2002-07-31     John
2   2002-07-31   Silvia
3   2002-07-31     Mike
4   2002-07-31    Cindy
..         ...      ...
305 2002-09-30  Francis
306 2002-09-30  Michael
307 2002-09-30  Charlie
308 2002-09-30      Joe
309 2002-09-30   Hilary

[310 rows x 2 columns]

【讨论】：

非常感谢您的帮助！