如何解决熊猫填充列值以使其具有与其他列相似的值
我有一个日期列,其中包含每分钟的时间序列数据。我想将所有其他列更新为每分钟都有数据,因此Date2和Date3列应具有与Date列相同的值。我还希望将Value1(链接到Date 2列)和Value2(链接到Date3列)列填充值,以便每一行都有值。填充应始终替换可见的最新值。
例如columnn Date2行2019-01-30 10:05,对应列Value1,同一行应具有值3,该值不是邮票10:04的最后更新值。
最后,对于Date列,应删除所有早于Date2和Date3列的日期。这是行2019-01-30 10:03。
Date Date2 Value1 Date3 Value2
2019-01-30 10:09 2019-01-30 10:08 1 2019-01-30 10:07 5
2019-01-30 10:08 2019-01-30 10:07 2 2019-01-30 10:04 9
2019-01-30 10:07 2019-01-30 10:06 4
2019-01-30 10:06 2019-01-30 10:04 3
2019-01-30 10:05
2019-01-30 10:04
2019-01-30 10:03
结果应为:
Date Date2 Value1 Date3 Value2
2019-01-30 10:09 2019-01-30 10:09 1 2019-01-30 10:09 5
2019-01-30 10:08 2019-01-30 10:08 1 2019-01-30 10:08 5
2019-01-30 10:07 2019-01-30 10:07 2 2019-01-30 10:07 5
2019-01-30 10:06 2019-01-30 10:06 4 2019-01-30 10:06 9
2019-01-30 10:05 2019-01-30 10:05 3 2019-01-30 10:05 9
2019-01-30 10:04 2019-01-30 10:04 3 2019-01-30 10:04 9
解决方法
似乎您希望在日期的所有列中都具有相同的日期值,对吗?如果是,则只需将Date复制到Date2和Date3。当您使用Pandas读取列时,缺少的值将读取为' NAN ',您可以将其替换为 DataFrame.fillna 。
如果您已经阅读了列并希望将其填充,那么天真的方法是将列用作NumPy数组:
- $ Date1 =日期
- $ Latest_value = value1 [-1]
- $ Updated_values = list(value1)+ list(np.ones(len(Date1)-len(value1))
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