我有一个 df 如下所示
Date B_best B_worst W_best W_worst
2020-08-11 3 1 10 7
2020-08-12 3 1 10 7
2020-08-13 3 1 10 7
2020-08-14 3 1 10 7
2020-08-15 6 1 10 7
2020-08-16 6 2 10 11
2020-08-17 6 2 5 11
2020-08-18 6 2 5 11
2020-08-19 9 2 5 11
2020-08-20 9 2 4 11
2020-08-21 9 2 4 11
2020-08-22 5 3 7 13
2020-08-23 10 6 8 16
2020-08-24 9 2 4 11
上面的 df 有一个名为 Date 的列，我想要一个函数，其输入将位于 df 之上和日期值
df1 = generate_data(df, datetime.datetime(2020, 9, 2, 20, 0))
其中 datetime.datetime(2020, 9, 2, 20, 0) 表示 2020-09-02
预期输出
df1:
Date B_best B_worst W_best W_worst
2020-08-11 3 1 10 7
2020-08-12 3 1 10 7
2020-08-13 3 1 10 7
2020-08-14 3 1 10 7
2020-08-15 6 1 10 7
2020-08-16 6 2 10 11
2020-08-17 6 2 5 11
2020-08-18 6 2 5 11
2020-08-19 9 2 5 11
2020-08-20 9 2 4 11
2020-08-21 9 2 4 11
2020-08-22 5 3 7 13
2020-08-23 10 6 8 16
2020-08-24 9 2 4 11
2020-08-25 9 2 4 11
2020-08-26 9 2 4 11
2020-08-27 9 2 4 11
2020-08-28 9 2 4 11
2020-08-29 9 2 4 11
2020-08-30 9 2 4 11
2020-08-31 9 2 4 11
2020-09-01 9 2 4 11
2020-09-02 9 2 4 11
它已生成截至 2020 年 9 月 2 日的数据，其值与可用 df 的最后一行相同。
注意:
如果输入日期大于最大日期则返回 df1，否则返回 df
最佳答案
假设日期是连续的，并且输入日期始终大于数据框中可用的最小日期，您可以使用 min 创建一个 date_range 系列从现有的Date列，然后 right合并后填充:
def generate_data(a,b):
idx = pd.date_range(a['Date'].min(),b)
return a.merge(pd.Series(idx,name='Date'),how='right').ffill().astype(a.dtypes)
print(generate_data(df, datetime.datetime(2020, 9, 2, 20, 0)))
编辑1: 如果输入日期小于最小日期，则调整并返回原始 df，您可以编辑函数:
def generate_data(a,b):
idx = pd.date_range(a['Date'].min(),b)
out = a.merge(pd.Series(idx,name='Date'),how='right').ffill().astype(a.dtypes)
return a if b<a['Date'].min() else out
编辑2:
如果输入日期大于最大日期，则返回 df1，否则返回 df。
def generate_data(df, b):
if df['Date'].max() < b:
idx = pd.date_range(df['Date'].min(),b)
return df.merge(pd.Series(idx,name='Date'),how='right').ffill().astype(df.dtypes)
else:
return df
Date B_best B_worst W_best W_worst
0 2020-08-11 3 1 10 7
1 2020-08-12 3 1 10 7
2 2020-08-13 3 1 10 7
3 2020-08-14 3 1 10 7
4 2020-08-15 6 1 10 7
5 2020-08-16 6 2 10 11
6 2020-08-17 6 2 5 11
7 2020-08-18 6 2 5 11
8 2020-08-19 9 2 5 11
9 2020-08-20 9 2 4 11
10 2020-08-21 9 2 4 11
11 2020-08-22 5 3 7 13
12 2020-08-23 10 6 8 16
13 2020-08-24 9 2 4 11
14 2020-08-25 9 2 4 11
15 2020-08-26 9 2 4 11
16 2020-08-27 9 2 4 11
17 2020-08-28 9 2 4 11
18 2020-08-29 9 2 4 11
19 2020-08-30 9 2 4 11
20 2020-08-31 9 2 4 11
21 2020-09-01 9 2 4 11
22 2020-09-02 9 2 4 11
关于python-3.x - 根据特定条件生成带有填充的行 - pandas，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/63564180/