解决 Pandas DataFrame 中的缺失日期
使用 Pandas DataFrame 分析数据时，经常会遇到以下情况：Pandas DataFrame 中存在空白或缺失日期数据集。这可能会导致绘制或操作数据时出现困难。
例如，考虑一个数据帧，其中某些日期有多个事件，但其他日期没有事件。虽然 idx 变量（日期范围）的大小保持不变，但 s 系列（表示按日期的事件计数）可能仅包含 idx 中日期的子集。因此，尝试绘制这些系列可能会导致错误，因为两个数据集的大小不匹配。
解决此问题的一种方法是使用计数为 0。这将允许形成一个完整的图表，其中没有事件的日期的值为 0。为此，您可以使用 Pandas Series 的 reindex 方法。
reindex 方法允许您指定缺失值的索引，并用指定值填充这些值。在这种情况下，您可以提供 idx 系列作为新索引，并为缺失的日期指定填充值 0。
以下示例：
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)此代码将创建一个系列s 包含 idx 范围内的所有日期，对于 s 中最初不存在的日期，值为 0。然后，您可以根据 idx 中的日期绘制该系列，以获得完整的图表，其中缺失的日期表示为零值。
以上是如何处理 Pandas DataFrame 中缺失的日期以进行准确绘图？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
