我有Pandas DataFrame(从.csv加载),日期时间作为索引..每天有/必须是一个条目.
问题是我有差距,即有几天我根本没有数据.
在间隙中插入行(天)的最简单方法是什么？还有一种方法来控制作为数据插入列中的内容！假设0或复制上一天信息或填充从prev-date到next-date数据值的范围内的滑动增加/减少值.

谢谢

这是示例01-03和01-04缺失：

In [60]: df['2015-01-06':'2015-01-01']
Out[60]: 
           Rate  High (est)  Low (est)
Date                                      
2015-01-06  1.19643      0.0000     0.0000
2015-01-05  1.20368      1.2186     1.1889
2015-01-02  1.21163      1.2254     1.1980
2015-01-01  1.21469      1.2282     1.2014

仍在试验,但这似乎解决了这个问题：

df.set_index(pd.DatetimeIndex(df.Date),inplace=True)

然后重新采样…导致带有header-col-name Date的.csv的原因实际上并不是创建日期时间索引,而是冻结列表无论这意味着什么.
resample()期待：if isinstance(ax,DatetimeIndex)：…..

这是我的最终解决方案：

  #make dates the index
  self.df.set_index(pd.DatetimeIndex(self.df.Date), inplace=True)
  #fill the gaps
  self.df = self.df.resample('D',fill_method='pad')
  #fix the Date column
  self.df.Date = self.df.index.values

我必须修复Date列,因为resample()只允许你填充它.
它虽然正确地修复了索引,所以我可以用它来修复Date列.

以下是修正后的数据：

2015-01-29 2015-01-29  1.13262      0.0000     0.0000
2015-01-30 2015-01-30  1.13161      1.1450     1.1184
2015-01-31 2015-01-31  1.13161      1.1450     1.1184
2015-02-01 2015-02-01  1.13161      1.1450     1.1184

01-30,01-31是新生成的数据.

解决方法:

你可以在白天重新采样,例如如果每天有多个条目,则使用mean：

df.resample('D', how='mean')

然后,您可以使用前几天的结果来替换NaN.

请参阅文档中的up and down sampling.