Question

我有一个以下性质的数据框

A_DATE       A_VALUE      B_DATE       B_VALUE     C_DATE      C_VALUE
2014-04-04   2.1          2014-04-04   4.8         2014-04-04   0.6
2014-04-05   2.3          2014-04-08   4.9         2014-04-05   0.8
2014-04-09   2.2          2014-04-09   4.6         2014-04-08   0.2

我有一个通过

生成的日期时间序列

 pd.bdate_range('2013-03-27', '2018-03-28')

我如何拥有如下所示的数据框：

INDEX         A_DATE       A_VALUE      B_DATE       B_VALUE     C_DATE      C_VALUE
2014-04-04   2014-04-04   2.1          2014-04-04   4.8         2014-04-04   0.6
2014-04-05   2014-04-05   2.3          NA            NA         2014-04-05   0.8
2014-04-08   NA            NA          2014-04-08   4.9         2014-04-08   0.2
2014-04-09   2014-04-09   2.2          2014-04-09   4.6         NA            NA

我知道pd.merge_asof和pd.merge_ordered等功能，但是我假设我必须首先将数据帧拆分为多个子集，然后再应用合并以根据从中生成的索引组合所有数据帧pd.bdate _范围？任何其他方式都会非常有用

一如既往地谢谢

Answer 1

我建议将所有列转换为DatatimeIndex而不是多个datetime列：

idx = pd.bdate_range('2014-04-01', '2014-04-10')
df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)
df = (df.stack(0)
       .reset_index(level=0, drop=True)
       .set_index('DATE', append=True)['VALUE']
       .unstack(level=0)
       .reindex(idx))
print (df)
              A    B    C
2014-04-01  NaN  NaN  NaN
2014-04-02  NaN  NaN  NaN
2014-04-03  NaN  NaN  NaN
2014-04-04  2.1  4.8  0.6
2014-04-07  NaN  NaN  NaN
2014-04-08  NaN  4.9  0.2
2014-04-09  2.2  4.6  NaN
2014-04-10  NaN  NaN  NaN

<强>解释：

MultiIndex

split

按stack第一级重塑
按reset_index
将DATE附加到MultiIndex
重塑unstack
上次reindex DatetimeIndex

根据businessdate索引为数据框中的多列输入缺少日期

1 个答案: