在Python中将每月数据转换为每日数据

时间:2019-06-24 07:41:57

标签: python pandas

我试图将按月的数据集转换为每周,但是为了实现这一目标,我将数据集分解为每日,然后将其汇总为周。在进行汇总时(通过groupby),我无法将数据细分为每日级别。

Month_End_Date  A   B   C   D
2/28/2019   Pikachu Starter 100000  5302
2/28/2019   Jolteon Evolution   250000  7935
3/31/2019   Charmander  Starter 62810   5103
3/31/2019   Bulbasaur   Starter 16868   6035
4/30/2019   Flareon Evolution   62810   5103
4/30/2019   Eevee   Starter 16868   6035
5/31/2019   Glaceon Evolution   62810   5103
5/31/2019   Leafeon Evolution   16868   6035
6/30/2019   Umbreon Evolution   62810   5103
6/30/2019   Espeon  Evolution   16868   6035

我正在尝试将第一行说成

Month_End_Date  A   B   C   D
2/1/2019    Pikachu Starter 3571.428571 189.3571429
2/2/2019    Pikachu Starter 3571.428571 189.3571429
2/3/2019    Pikachu Starter 3571.428571 189.3571429
2/4/2019    Pikachu Starter 3571.428571 189.3571429
2/5/2019    Pikachu Starter 3571.428571 189.3571429

其中每日价值除以28(因为2月为28天)

我搜索了ffill,但无法完全解决问题

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

首先通过DataFrame.drop_duplicates删除每列Month_End_Date的重复项,然后通过向前填充缺失值并最后每月/每年仅过滤28行来过滤DataFrame.resample

#convert column to datetimes and then to first day of month
df['Month_End_Date'] = (pd.to_datetime(df['Month_End_Date'], format='%m/%d/%Y')
                         .dt.to_period('m').dt.to_timestamp())
df = df.drop_duplicates('Month_End_Date').set_index('Month_End_Date')
#for duplicated last row of data
df.loc[df.index[-1] + pd.offsets.MonthEnd(1)] = df.iloc[-1]
df = df.resample('d').ffill()

df1 = df[df.groupby(df.index.to_period('m')).cumcount() < 28]
print (df1.tail())
                      A          B      C     D
Month_End_Date                                 
2019-06-24      Umbreon  Evolution  62810  5103
2019-06-25      Umbreon  Evolution  62810  5103
2019-06-26      Umbreon  Evolution  62810  5103
2019-06-27      Umbreon  Evolution  62810  5103
2019-06-28      Umbreon  Evolution  62810  5103

如果需要所有值,不仅每个组的第一个计数器都使用GroupBy.cumcountresample的{​​{1}}链创建计数器:

groupby