我想使用现有 TimeSerie 的索引和另一个具有不同时间索引的 TimeSerie 的值来创建 DataFrame 或 TimeSerie。时间序列看起来像;
<class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02 172.3000
2018-01-03 174.5500
2018-01-04 173.4700
2018-01-05 175.3700
2018-01-08 175.6100
2018-01-09 175.0600
2018-01-10 174.3000
2018-01-11 175.4886
2018-01-12 177.3600
2018-01-17 179.2500
2018-01-18 180.1000
...
和
<class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02 NaN
2018-01-09 175.610
2018-01-16 177.360
2018-01-23 180.100
...
我想使用第一个 TS 中的索引并用第二个 TS 中的值填充它。如果在第一个 TS 中找不到索引,则应使用该 TS 中的下一个可用日期。喜欢;
<class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02 NaN
2018-01-03 NaN
2018-01-04 NaN
2018-01-05 NaN
2018-01-08 NaN
2018-01-09 175.610
2018-01-10 NaN
2018-01-11 NaN
2018-01-12 NaN
2018-01-17 177.360
2018-01-18 NaN
...
谢谢
最佳答案
我的想法是使用reindex
两次:
second_ts.reindex(first_ts.index, method='ffill').drop_duplicates().reindex(first_ts.index)
关于python - 使用索引和来自不同时间序列(具有不同索引)的值创建时间序列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59923152/