Python在时间序列数据框中填充零

Question

我有一个日期列表和一个数据框。 现在，数据框具有一个id列和其他对于所有日期都不一致的值。 我想在没有数据的id和日期的所有列中填充零。 让我通过示例向您展示：

    date     id     clicks    conv    rev
  2019-01-21 234      34        1     10
  2019-01-21 235      32        0     0
  2019-01-24 234      56        2     20
  2019-01-23 235      23        3     30

日期列表是这样的：

    [2019-01-01, 2019-01-02,2019-01-03 ....2019-02-28]

我想要为所有ID的数据框中的所有缺失日期添加零。 因此，生成的df应该如下所示：

    date     id     clicks    conv    rev
  2019-01-01 234      0         0     0
  2019-01-01 235      0         0     0
     .                .         .     .
     .                .         .     .

  2019-01-21 234      34        1     10
  2019-01-21 235      32        0     0
  2019-01-22 234      0         0     0
  2019-01-22 235      0         0     0
  2019-01-23 234      0         0     0
  2019-01-23 235      0         0     0
  2019-01-24 234      56        2     20
  2019-01-23 235      23        3     30
      .               .         .      .
  2019-02-28  0       0         0      0

Answer 1

使用set_index +从值的笛卡尔乘积reindex 。 在这里，我将使用pd.date_range创建日期以保存一些输入内容，并确保日期为datetime

import pandas as pd

df['date'] = pd.to_datetime(df.date)
my_dates = pd.date_range('2019-01-01', '2019-02-28', freq='D')

idx = pd.MultiIndex.from_product([my_dates, df.id.unique()], names=['date', 'id'])
df = df.set_index(['date', 'id']).reindex(idx).fillna(0).reset_index()

输出： df

          date     id  clicks  conv   rev
0   2019-01-01    234     0.0   0.0   0.0
1   2019-01-01    235     0.0   0.0   0.0
...
45  2019-01-23    235    23.0   3.0  30.0
46  2019-01-24    234    56.0   2.0  20.0
47  2019-01-24    235     0.0   0.0   0.0
...
115 2019-02-27    235     0.0   0.0   0.0
116 2019-02-28    234     0.0   0.0   0.0
117 2019-02-28    235     0.0   0.0   0.0