Numpy 帮助填充Pandas Dataframe缺失的日期值

在本文中，我们将介绍如何使用NumPy来填充Pandas Dataframe中缺失的日期值。Pandas是一个数据分析库，使用Dataframe来处理数据。但是，在某些情况下，DataFrame中缺少日期值，这可能对后续的分析造成影响。使用NumPy可以解决这个问题。

阅读更多：Numpy 教程

Pandas Dataframe中有缺失值的日期列

假设我们有一个Pandas Dataframe，其中有一个日期列，但该列有缺失的日期值。我们可以通过以下代码生成一个示例数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-06', '2022-01-07'],
    '销售额': [100, 200, 300, 800, 900]
})
df['日期'][2] = None

这里的df包含了一个日期列“日期”和一个销售额列“销售额”。第3行的日期值被设置为None，即缺失值。

使用NumPy填充缺失的日期值

要填充日期列中的缺失值，我们可以使用NumPy中的“datetime64”类型。首先，我们需要将DataFrame中的日期列转换为这种类型。这可以通过以下代码完成：

import numpy as np

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], errors='coerce')

这里使用了“pd.to_datetime()”来将日期列转换为“datetime64[ns]”类型。请注意，参数“errors=’coerce’”用于将无效的日期值转换为“NaT”（“不是时间”）。在上面的示例中，None会自动转换为“NaT”。现在，如果我们打印转换后的日期列，它看起来是这样的：

0   2022-01-01
1   2022-01-02
2          NaT
3   2022-01-06
4   2022-01-07
Name: 日期, dtype: datetime64[ns]

我们可以使用NumPy中的“datetime64”类型为缺失值填充日期值。以下代码使用Numpy中的“datetime64”类型创建包含所有日期的日期序列，并将缺失的日期值替换为该序列中的日期：

date_range = pd.date_range(start=df['日期'].min(), end=df['日期'].max())
df['日期'] = np.where(df['日期'].isnull(), pd.Series(date_range), df['日期'])

“pd.date_range()”方法用于创建日期范围序列。我们可以使用DataFrame中的“min()”和“max()”方法来获取日期范围的起始和结束日期。在上面的示例中，我们的日期范围是从2022-01-01到2022-01-07。

Numpy中的“np.where()”方法对DataFrame中缺失的日期值进行替换。在上面的示例中，“np.where()”方法使用“df[‘日期’].isnull()”来定位DataFrame中的缺失值。如果找到缺失值，则使用“pd.Series(date_range)”来填充缺失值，否则使用原始日期值“df[‘日期’]”。

完整的示例代码

以下是完整的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    '日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-06', '2022-01-07'],
    '销售额': [100, 200, 300, 800, 900]
})
df['日期'][2] = None
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], errors='coerce')
date_range = pd.date_range(start=df['日期'].min(), end=df['日期'].max())
df['日期'] = np.where(df['日期'].isnull(), pd.Series(date_range), df['日期'])

print(df)

输出如下所示：

          日期  销售额
0 2022-01-01  100
1 2022-01-02  200
2 2022-01-03  NaT
3 2022-01-06  800
4 2022-01-07  900

可以看到，“2022-01-03”这个缺失值已经被替换为该日期范围中的日期值。

总结

在这篇文章中，我们介绍了如何使用NumPy来填充Pandas Dataframe中缺失的日期值。首先，我们将日期列转换为“datetime64”类型，然后使用“pd.date_range()”方法创建日期序列，并使用“np.where()”方法将缺失的日期值替换为日期序列中的日期值。这种方法可以确保数据分析在缺少日期值的情况下也能够顺畅进行。