Comment puis-je gérer les dates manquantes dans les DataFrames Pandas pour un traçage précis ?

Résolution des dates manquantes dans les dataframes Pandas

Lors de l'analyse des données avec les dataframes Pandas, il est courant de rencontrer des scénarios dans lesquels il y a des lacunes ou des dates manquantes dans l’ensemble de données. Cela peut entraîner des difficultés lors du traçage ou de la manipulation des données.

Par exemple, considérons un dataframe dans lequel il y a plusieurs événements à certaines dates mais aucun événement à d'autres. Bien que la taille de la variable idx (une plage de dates) reste constante, la série s (représentant le nombre d'événements par date) ne peut contenir qu'un sous-ensemble des dates dans idx. Par conséquent, tenter de tracer ces séries peut provoquer une erreur, car les tailles des deux ensembles de données ne correspondent pas.

Une approche pour résoudre ce problème consiste à ajouter les dates manquantes à la série s avec un nombre de 0. Cela permettrait d’obtenir un graphique complet avec 0 valeurs pour les dates sans événements. Pour y parvenir, vous pouvez utiliser la méthode de réindexation de Pandas Series.

La méthode de réindexation vous permet de spécifier un index avec des valeurs manquantes et de remplir ces valeurs avec une valeur spécifiée. Dans ce cas, vous pouvez fournir la série idx comme nouvel index et attribuer une valeur de remplissage de 0 pour les dates manquantes.

Voici un exemple :

import pandas as pd

idx = pd.date_range('09-01-2013', '09-30-2013')
s = df.groupby(['simpleDate']).size()
s.index = pd.DatetimeIndex(s.index)
s = s.reindex(idx, fill_value=0)

Ce code créera une série s qui inclut toutes les dates de la plage idx, avec une valeur de 0 pour les dates qui n'étaient pas initialement présentes dans s. Vous pouvez ensuite tracer cette série par rapport aux dates dans idx pour obtenir un graphique complet avec les dates manquantes représentées sous forme de valeurs nulles.

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