不足している日付を Pandas DataFrame に追加してゼロで埋めるにはどうすればよいですか?

Pandas Dataframe への欠落した日付の追加

イベント データを操作する場合、欠落した日付が発生することがよくあります。特定の日付のイベントの数が目的の日付範囲と一致しない場合、プロット時に問題が発生する可能性があります。これに対処するには、欠落している日付を追加し、それらにカウント 0 を割り当てる必要があります。

これを実現する効果的な方法の 1 つは、Series.reindex() 関数を使用することです。この関数を使用すると、欠落している日付の fill_value を指定して、必要なインデックスに基づいてシリーズを再調整できます。例:

import pandas as pd

# Create a date range index
idx = pd.date_range('09-01-2013', '09-30-2013')

# Create a series with existing dates
s = pd.Series({'09-02-2013': 2,
               '09-03-2013': 10,
               '09-06-2013': 5,
               '09-07-2013': 1})

# Reindex with missing dates and fill with 0
s = s.reindex(idx, fill_value=0)

# Print the updated series
print(s)

これは、カウント 0 の欠落日付を含む、完全な日付範囲を持つ系列を出力します:

2013-09-01     0
2013-09-02     2
2013-09-03    10
2013-09-04     0
2013-09-05     0
2013-09-06     5
2013-09-07     1
2013-09-08     0
...

reindex() 関数を使用することで、欠落している日付を効果的に追加し、シリーズと日付範囲インデックスに同じ数の要素があることを確認して、それらをシームレスにプロットできるようにしました。

以上が不足している日付を Pandas DataFrame に追加してゼロで埋めるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。