我当前的数据有以不同时间间隔记录的变量，我希望通过重新分配（每周 = 每月/4）或填写每周的每月值（每周 =每月）。
df=pd.DataFrame({
'Date':['2020-06-03','2020-06-08','2020-06-15','2020-06-22','2020-06-29','2020-07-15','2020-08-15','2020-09-15','2020-10-14','2020-11-15','2020-12-15','2020-12-31','2021-01-15'],
'Date_Type':['Week_start_Mon','Week_start_Mon','Week_start_Mon','Week_start_Mon','Week_start_Mon','Monthly','Monthly','Monthly','Monthly','Monthly','Annual','Annual','Annual'],
'Var_Name':['A','A','A','A','B','C','C','C','E','F','G','G','H'],
'Var_Value':
[150,50,0,200,800,5000,2000,6000.15000,2300,3300,650000,980000,1240000]})
Date Date_Type Var_Name Var_Value
0 2020-06-03 Week_start_Mon A 150.0
1 2020-06-08 Week_start_Mon A 50.0
2 2020-06-15 Week_start_Mon A 0.0
3 2020-06-22 Week_start_Mon A 200.0
4 2020-06-29 Week_start_Mon B 800.0
5 2020-07-15 Monthly C 5000.0
6 2020-08-15 Monthly C 2000.0
7 2020-09-15 Monthly C 6000.15
8 2020-10-14 Monthly E 2300.0
9 2020-11-15 Monthly F 3300.0
10 2020-12-15 Annual G 650000.0
11 2020-12-31 Annual G 980000.0
12 2021-01-15 Annual H 1240000.0
理想的输出如下所示： 对于变量 C，日期范围将是主 df 的开始到结束日期。所有日期都对齐并设置为从该周的星期一开始。每月变量值均匀分布到 4 周，6 月的每周为 0。
类似地，年度变量将分布到 52 周。
Date Date_Type Var_Name Var_Value
0 2020-06-01 Monthly C 0
1 2020-06-08 Monthly C 0
2 2020-06-15 Monthly C 0
3 2020-06-22 Monthly C 0
4 2020-06-29 Monthly C 0
5 2020-07-06 Monthly C 1250
6 2020-07-13 Monthly C 1250
7 2020-07-20 Monthly C 1250
8 2020-07-27 Monthly C 1250
9 2020-08-03 Monthly C 400
10 2020-08-10 Monthly C 400
11 2020-08-17 Monthly C 400
12 2020-08-24 Monthly C 400
13 2020-08-31 Monthly C 400
.
.
.
to the end date
对于变量 E，一个百分比值，需要在它适用的每周填充，输出将如下所示：
Date Date_Type Var_Name Var_Value
0 2020-06-01 Monthly E 0
1 2020-06-08 Monthly E 0
2 2020-06-15 Monthly E 0
3 2020-06-22 Monthly E 0
.
.
.
5 2020-09-28 Monthly E 0
6 2020-10-05 Monthly E 0.35
7 2020-10-12 Monthly E 0.35
8 2020-10-19 Monthly E 0.35
9 2020-10-26 Monthly E 0.35
10 2020-11-02 Monthly E 0
11 2020-11-09 Monthly E 0
12 2020-11-16 Monthly E 0
最终我的目标是创建一个循环来处理此类数据
if weekly
xxxxx
if monthly
xxxxx
if annual
xxxxx
请帮忙！
答案 0 :(得分：0)
这是部分答案，我需要一些解释。
Date 设置为索引并将所有日期重新调整为星期一（我假设 Date 已经是 datetime64 dtype）df = df.set_index("Date")
df.index = df.index.map(lambda d: d - pd.tseries.offsets.Day(d.weekday()))
>>> df
Date_Type Var_Name Var_Value
Date
2020-06-01 Weekly A 150.00
2020-06-08 Weekly A 50.00
2020-06-15 Weekly A 0.00
2020-06-22 Weekly A 200.00
2020-06-29 Weekly B 800.00
2020-07-13 Monthly C 5000.00
2020-08-10 Monthly C 2000.00
2020-09-14 Monthly C 6000.15
2020-10-12 Monthly E 2300.00
2020-11-09 Monthly F 3300.00
2020-12-14 Annual G 650000.00
2020-12-28 Annual G 980000.00
2021-01-11 Annual H 1240000.00
2020-06-01 到 2021-01-11 的每个变量创建索引：dti = pd.date_range(df.index.min(), df.index.max(), freq="7D", name="Date")
>>> dti
DatetimeIndex(['2020-06-01', '2020-06-08', '2020-06-15', '2020-06-22',
'2020-06-29', '2020-07-06', '2020-07-13', '2020-07-20',
'2020-07-27', '2020-08-03', '2020-08-10', '2020-08-17',
'2020-08-24', '2020-08-31', '2020-09-07', '2020-09-14',
'2020-09-21', '2020-09-28', '2020-10-05', '2020-10-12',
'2020-10-19', '2020-10-26', '2020-11-02', '2020-11-09',
'2020-11-16', '2020-11-23', '2020-11-30', '2020-12-07',
'2020-12-14', '2020-12-21', '2020-12-28', '2021-01-04',
'2021-01-11'],
dtype='datetime64[ns]', name='Date', freq='7D')
pivot 以获得更好的显示效果）：df = df.pivot(columns=["Date_Type", "Var_Name"], values="Var_Value").reindex(dti)
>>> df
Date_Type Weekly Monthly Annual
Var_Name A B C E F G H
Date
2020-06-01 150.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-06-08 50.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-06-15 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-06-22 200.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-06-29 NaN 800.0 NaN NaN NaN NaN NaN
2020-07-06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-07-13 NaN NaN 5000.00 NaN NaN NaN NaN
2020-07-20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-07-27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-08-03 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-08-10 NaN NaN 2000.00 NaN NaN NaN NaN
2020-08-17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-08-24 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-08-31 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-09-07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-09-14 NaN NaN 6000.15 NaN NaN NaN NaN
2020-09-21 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-09-28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-10-05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-10-12 NaN NaN NaN 2300.0 NaN NaN NaN
2020-10-19 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-10-26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-11-02 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-11-09 NaN NaN NaN NaN 3300.0 NaN NaN
2020-11-16 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-11-23 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-11-30 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-12-07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-12-14 NaN NaN NaN NaN NaN 650000.0 NaN
2020-12-21 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-12-28 NaN NaN NaN NaN NaN 980000.0 NaN
2021-01-04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-01-11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1240000.0
剩下的就是填补缺失值了。如果我知道如何处理，那就很容易了：
if weekly
xxxxx
if monthly
xxxxx
if annual
xxxxx