我的目标是在pandas中添加行，以便用以前的数据替换丢失的数据，同时重新采样日期。 我的数据包含不同的产品ID，我每次必须做一个groupBy，因为我必须保留每个productId的时间系列数据。 示例： 这是我的数据框：
productId popularity converted_timestamp date
0 1 5 2015-12-01 2015-12-01
1 1 8 2015-12-02 2015-12-02
2 1 6 2015-12-04 2015-12-04
3 1 9 2015-12-07 2015-12-07
4 2 5 2015-12-01 2015-12-01
5 2 10 2015-12-03 2015-12-03
6 2 6 2015-12-04 2015-12-04
7 2 12 2015-12-07 2015-12-07
8 2 11 2015-12-09 2015-12-09
这就是我想要的：
date productId popularity converted_timestamp
0 2015-12-01 1 5 2015-12-01
1 2015-12-02 1 8 2015-12-02
2 2015-12-03 1 8 2015-12-02
3 2015-12-04 1 6 2015-12-04
4 2015-12-05 1 6 2015-12-04
5 2015-12-06 1 6 2015-12-04
6 2015-12-07 1 9 2015-12-07
7 2015-12-01 2 5 2015-12-01
8 2015-12-02 2 5 2015-12-01
9 2015-12-03 2 10 2015-12-03
10 2015-12-04 2 6 2015-12-04
11 2015-12-05 2 6 2015-12-04
12 2015-12-06 2 6 2015-12-04
13 2015-12-07 2 12 2015-12-07
14 2015-12-08 2 12 2015-12-07
15 2015-12-09 2 11 2015-12-09
这是我的代码：
df.set_index('date').groupby('productId', group_keys=False).apply(lambda df: df.resample('D').ffill()).reset_index()
它有效，而且非常完美！ 所以我的新数据看起来像这样：
productId popularity converted_timestamp date
11960909 15620743.0 526888.0 2016-01-11 2016-01-11
11960910 15620743.0 487450.0 2016-02-26 2016-02-26
11960911 15620743.0 487450.0 2016-02-26 2016-02-26
12355593 17175984.0 751990.0 2016-01-28 2016-01-28
12355594 17175984.0 584549.0 2016-01-26 2016-01-26
12355595 17175984.0 587289.0 2016-01-26 2016-01-26
12355596 17175984.0 574454.0 2016-01-26 2016-01-26
12355597 17175984.0 570663.0 2016-01-26 2016-01-26
12355598 17175984.0 566914.0 2016-01-26 2016-01-26
12355599 17175984.0 591241.0 2016-01-26 2016-01-26
12355600 17175984.0 590637.0 2016-01-26 2016-01-26
12355601 17175984.0 556794.0 2016-01-27 2016-01-27
12355602 17175984.0 512403.0 2016-02-10 2016-02-10
12355603 17175984.0 510561.0 2016-02-10 2016-02-10
12355604 17175984.0 513907.0 2016-02-10 2016-02-10
12355605 17175984.0 512403.0 2016-02-10 2016-02-10
12355606 17175984.0 511038.0 2016-02-10 2016-02-10
12355607 17175984.0 510561.0 2016-02-10 2016-02-10
12355608 17175984.0 554359.0 2016-01-27 2016-01-27
17028384 16013607.0 563480.0 2016-02-21 2016-02-21
17028385 16013607.0 563480.0 2016-02-21 2016-02-21
17028386 16013607.0 563480.0 2016-02-21 2016-02-21
17028387 16013607.0 563480.0 2016-02-21 2016-02-21
17028388 16013607.0 563480.0 2016-02-21 2016-02-21
17028389 16013607.0 563480.0 2016-02-21 2016-02-21
17028390 16013607.0 563480.0 2016-02-21 2016-02-21
17028391 16013607.0 563480.0 2016-02-21 2016-02-21
17028392 16013607.0 546230.0 2016-02-14 2016-02-14
17028393 16013607.0 546230.0 2016-02-14 2016-02-14
17028394 16013607.0 546230.0 2016-02-14 2016-02-14
17028395 16013607.0 546230.0 2016-02-14 2016-02-14
17028396 16013607.0 546230.0 2016-02-14 2016-02-14
17028397 16013607.0 546230.0 2016-02-14 2016-02-14
17028398 16013607.0 546230.0 2016-02-14 2016-02-14
17028399 16013607.0 546230.0 2016-02-14 2016-02-14
相同的代码提供此错误消息： ValueError：无法使用方法或限制重新索引非唯一索引
为什么？救命 ？ 谢谢。
答案 0 :(得分：1)
有重复 - 一种可能的解决方案：
df = df.groupby(['productId','converted_timestamp','date'], as_index=False)['popularity']
.mean()
print (df)
productId converted_timestamp date popularity
0 15620743.0 2016-01-11 2016-01-11 526888.000000
1 15620743.0 2016-02-26 2016-02-26 487450.000000
2 16013607.0 2016-02-14 2016-02-14 546230.000000
3 16013607.0 2016-02-21 2016-02-21 563480.000000
4 17175984.0 2016-01-26 2016-01-26 580821.000000
5 17175984.0 2016-01-27 2016-01-27 555576.500000
6 17175984.0 2016-01-28 2016-01-28 751990.000000
7 17175984.0 2016-02-10 2016-02-10 511812.166667
然后你可以使用（pandas 0.18.1）：
df = df.set_index('date')
.groupby('productId', group_keys=False)
.resample('D')
.ffill()
.reset_index()