パンダで日付が欠落している時系列データを完成させる方法

Question

私はこのような日付が欠けているデータセットを持っています。

date,value 
2015-01-01,7392 
2015-01-03,4928 
2015-01-06,8672 

これは私が達成しようとしているものです。

date,value 
2015-01-01,7392 
2015-01-02,7392 # ffill 1st 
2015-01-03,4928 
2015-01-04,4928 # ffill 3rd 
2015-01-05,4928 # ffill 3rd 
2015-01-06,8672 

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私は、ドキュメントを読んで、私はsolutioniを見つけることができなかった、多くのことを試してみました。私はdf.resample（ 'd'、fill_method = 'ffill'）を使って推測しましたが、ここにはまだ届いていません。誰も私が問題を解決するのを助けることができますか？

これは私がやったことです。

>>> import pandas as pd 
>>> df = pd.read_csv(text,sep="\t",index_col='date') 
>>> df.index = df.index.to_datetime() 
>>> index = pd.date_range(df.index[1],df.index.max()) 

ここで、DatetimeIndexは2015-01-01から2015-01-06になります。

>>> values = [ x for x in range(len(index)) ] 
>>> df2 = pd.DataFrame(values,index=index) 

次に、元のデータとDatetimeIndexをマージします。

>>> df + df2 

      0 value 
2015-01-01 NaN NaN 
2015-01-02 NaN NaN 
2015-01-03 NaN NaN 
2015-01-04 NaN NaN 
2015-01-05 NaN NaN 
2015-01-06 NaN NaN 

NaNの？私は困惑している。

>>> df3 = df + df2 
>>> df3.info() 

DatetimeIndex: 10 entries, 2015-01-01 to 2015-01-10 
Data columns (total 2 columns): 
value 0 non-null float64 
dtypes: float64(1) 

元の値はintですが、floatに変換されました。

私の間違いは何ですか？

Answer 1

これを試してみてください。彼らが存在する場合に

import numpy as np 
df2 = pd.DataFrame(np.nan, index=index) 
df.combine_first(df2).fillna(method='ffill') 

combine_firstは、元dfから値をdf2にnan値を置き換えます。残りのnanの値はfillnaと入力します。