Question

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我有以下数据集：

日期，日，A，B，C
2015年/ 03/23日，莫，60085,105744,18623
2015年/ 03/24日，涂，41472,70327,14775
2015年/ 03/25日，我们，46644,81693,17168
2015年/ 03/26日，星期四，43640,74615,15577
2015/3月27日，星期五，37503,67754,13278
2015/03/28中，萨,,,
2015年/ 03/29日，苏,,,
2015/03/30中，钼，61904,108128,19600
2015/03/31中，涂，48376,80326,17512
2015年/ 04/01我们，48529，17815
2015/12/03，钍，45491,74744,15524
2015年/ 04/03，星期五,,,
2015/04/04，萨,,,
2015年/ 04/05，苏,,,
2015年/ 04/06，莫,,,
2015年/ 04/07，涂，65738,120412,19082
2015/04/08，我们，44792,81468,16796
2015/04/09，钍，40930,70810,13664
2015/04 / 10，Fr，39367,60249,11882

我想用Mon-Fr中的所有NA填充：
1）前几周的价值
2）上一个和下一个的平均值

所以在2015/04/01我希望：
1）81693
2）（81693 + 81468）/2=81580.5

我认为我可以使用groupby和fillna使用ffill，但我不确定这是否可行或者是否是最佳方式。

Answer 1

我假设没有任何日期丢失。

df['date'] = df['date].map(lambda x:datetime.strptime(x,"%d/%m/%Y"))
df.sort_values(by=['date'],inplace=True)
cols = ['v1','v2','v3','v4']
cols_last_week = [i+'_last_week' for i in cols]
df[cols_last_week] = df[cols].shiftby(7)

假设v1有空值

df.loc[df['v1'].isnull(),'v1'] = df.loc[df['v1'].isnull(),'v1_last_week']

Pandas数据帧 - 如何将fillna与groupby一起用于时间序列

1 个答案: