Pandas案例精進 | 無數(shù)據(jù)記錄的日期如何填充？

因業(yè)務需要，每周需要統(tǒng)計每天提交資源數(shù)量，但提交時間不定，可能會有某一天或者某幾天沒有提，那么如何將沒有數(shù)據(jù)的日期也填充進去呢？

如上圖所示，就缺少2021-09-04、2021-09-05、2021-09-08三天的數(shù)據(jù)，需要增加其記錄并設置提交量為0。

實戰(zhàn)

剛開始我用的是比較笨的方法，直接復制到Excel，手動將日期往下偏移，差哪天補哪天，次數(shù)多了就累了，QAQ~如果需要一個月、一個季度、一年的數(shù)據(jù)呢？這樣一個一個手動偏移，還沒開始淦就已經被嚇趴下了~

所以，我就開始想，有沒有什么方法可以補上日期。

der，為了不讓自己太累，點子就有了。

這樣不就可以出來我想要的結果了嗎~

說干就干，先來填充一個日期序列了來~

#?習慣性導入包
import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np
import?time,datetime

#?填充日期序列
dt?=?pd.DataFrame(pd.date_range("2021-9-3",?periods=7,freq='D'))?
dt.columns?=?["日期"]?
dt

接著就開始導入有提交數(shù)據(jù)的表。

df?=?pd.read_excel("提交表.xlsx")
df

dt表出來了，提交表df也出來，想要實現(xiàn)目的，直接左連接即可。

df_new?=?pd.merge(dt,df,how='left',on="日期")
df_new

結果，報錯了

果然，df的日期格式是object類型，而dt是日期格式~

所以，要把df的日期也改成對應的格式才能join。

解決問題

如何將series 的object類型的日期改成日期格式呢？

將infer_datetime_format這個參數(shù)設置為True 就可以了，Pandas將會嘗試轉換為日期類型。

具體語法如下所示：

df["日期"]?=?pd.to_datetime(df["日期"],?infer_datetime_format=True)

另外，我還百度過設置errors 參數(shù)為 ='coerce'。Pandas會遇到不能轉換的數(shù)據(jù)就會賦值為NaN，但這個方法并不太適用于我這個需求。

df_new?=?pd.merge(dt,?df,?how='left',?on="日期")
df_new

看NaN有點不舒服，可以設置為0，這樣就看著順眼點啦~

df_new['搜狗提交量']=df_new['搜狗提交量'].fillna(0)
df_new

這樣就可以完成了，我每次需要十幾分鐘的工作。

以上就是我關于Pandas在工作上的分享，希望能幫助到大家。

下載練習數(shù)據(jù)：https://www.lanzoui.com/iBAhpv8ym4j

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