使用重新采样（多索引）填补日期之间的差距

Question

我有一个日期之间有间隔的数据框。

有必要对数据框的前两列进行分组，然后填补空白。

我正在尝试的是这个

#Here's how I write to csv

table_ref = client.dataset(dataset_id).table(table_id)
table = client.get_table(table_ref)  # API request
import csv

with open('domain_ip_topLvel.csv', mode='w') as gray_web:
    gray_web_writer = csv.writer(gray_web, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)

    for row in query_job:  # API request - fetches results
      gray_web_writer.writerow([extractTopLevel(row[0]['_field_1']), ipAddr(extractTopLevel(row[0]['_field_1']))])

但是我收到此错误消息：

  

TypeError：仅对DatetimeIndex，TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但有一个'Int64Index'实例

是否有更好的方法来解决此问题？

我尝试了这种方法Resampling a multi-index DataFrame，但是我对'stack（）'不太熟悉

Answer 1

我相信您可以在日期时间的列data中使用DataFrame.set_index，然后在resample之后使用groupby，lambda功能不是必需的：

df.set_index('data').groupby(['cod_interno', 'unidade_lojas']).resample('D').ffill()