如何将缺失的日期添加到 Pandas DataFrame 中并用零填充它们？

向 Pandas Dataframe 添加缺失日期

处理事件数据时，经常会遇到缺失日期。如果给定日期的事件数与所需的日期范围不一致，则在绘图时可能会出现问题。为了解决这个问题，有必要添加缺失的日期并为其指定零计数。

实现此目的的一种有效方法是使用 Series.reindex() 函数。此函数允许我们根据所需的索引重新调整系列，为缺失的日期指定 fill_value。例如：

import pandas as pd

# Create a date range index
idx = pd.date_range('09-01-2013', '09-30-2013')

# Create a series with existing dates
s = pd.Series({'09-02-2013': 2,
               '09-03-2013': 10,
               '09-06-2013': 5,
               '09-07-2013': 1})

# Reindex with missing dates and fill with 0
s = s.reindex(idx, fill_value=0)

# Print the updated series
print(s)

这将输出一个具有完整日期范围的系列，包括计数为零的缺失日期：

2013-09-01     0
2013-09-02     2
2013-09-03    10
2013-09-04     0
2013-09-05     0
2013-09-06     5
2013-09-07     1
2013-09-08     0
...

通过使用 reindex() 函数，我们有效地添加了缺失的日期，并确保系列和日期范围索引具有相同数量的元素，使我们能够无缝地绘制它们。

以上是如何将缺失的日期添加到 Pandas DataFrame 中并用零填充它们？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！