扩展 pandas 列中的日期答案

【问题标题】：Extend the dates in pandas column扩展 pandas 列中的日期
【发布时间】：2020-09-25 11:41:58
【问题描述】：

我有一个带有日期列的熊猫数据框。我必须延长上述月份的日期：

输入：

输出：

【问题讨论】：

标签： python pandas date datetime

【解决方案1】：

由date_range 和offsets.MonthBegin 和offsets.MonthEnd 创建所有日期时间：

print (df)
         date  col
0  2019-11-30    1
1  2019-12-01    4
2  2019-12-02    7
3  2019-12-03    6
4  2019-12-04    2


df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

rng = pd.date_range(df['date'].min() - pd.offsets.MonthBegin(),
                    df['date'].max() + pd.offsets.MonthEnd(), name='date')
print (rng)
DatetimeIndex(['2019-11-01', '2019-11-02', '2019-11-03', '2019-11-04',
               '2019-11-05', '2019-11-06', '2019-11-07', '2019-11-08',
               '2019-11-09', '2019-11-10', '2019-11-11', '2019-11-12',
               '2019-11-13', '2019-11-14', '2019-11-15', '2019-11-16',
               '2019-11-17', '2019-11-18', '2019-11-19', '2019-11-20',
               '2019-11-21', '2019-11-22', '2019-11-23', '2019-11-24',
               '2019-11-25', '2019-11-26', '2019-11-27', '2019-11-28',
               '2019-11-29', '2019-11-30', '2019-12-01', '2019-12-02',
               '2019-12-03', '2019-12-04', '2019-12-05', '2019-12-06',
               '2019-12-07', '2019-12-08', '2019-12-09', '2019-12-10',
               '2019-12-11', '2019-12-12', '2019-12-13', '2019-12-14',
               '2019-12-15', '2019-12-16', '2019-12-17', '2019-12-18',
               '2019-12-19', '2019-12-20', '2019-12-21', '2019-12-22',
               '2019-12-23', '2019-12-24', '2019-12-25', '2019-12-26',
               '2019-12-27', '2019-12-28', '2019-12-29', '2019-12-30',
               '2019-12-31'],
              dtype='datetime64[ns]', name='date', freq='D')

然后使用DataFrame.reindex:

df = df.set_index('date').reindex(rng).reset_index()
print (df)
         date  col
0  2019-11-01  NaN
1  2019-11-02  NaN
2  2019-11-03  NaN
3  2019-11-04  NaN
4  2019-11-05  NaN
..        ...  ...
56 2019-12-27  NaN
57 2019-12-28  NaN
58 2019-12-29  NaN
59 2019-12-30  NaN
60 2019-12-31  NaN

[61 rows x 2 columns]

或DataFrame.merge 左连接：

df = pd.DataFrame({'date':rng}).merge(df, how='left')
print (df)
         date  col
0  2019-11-01  NaN
1  2019-11-02  NaN
2  2019-11-03  NaN
3  2019-11-04  NaN
4  2019-11-05  NaN
..        ...  ...
56 2019-12-27  NaN
57 2019-12-28  NaN
58 2019-12-29  NaN
59 2019-12-30  NaN
60 2019-12-31  NaN

[61 rows x 2 columns]

【讨论】：