根据 Python pandas 中的系列动态填充缺失的年和周值

Question

有一个带有 2 列的 csv。 该文件包含一些缺失的基于系列的年-周值。

输入：-

Date       A   
2019-51   10 
2020-04   20

输出：-

Date      A   
2019-51  10 
2019-52  10
2020-01  10
2020-02  10
2020-03  10
2020-04  20

我需要pandas python代码来生成上面的输出

Answer 1

IIUC 我们使用resample

df.index=pd.to_datetime(df.Date+'0',format = '%Y-%W%w')
df=df.resample('W').ffill()
df.index=df.index.strftime('%Y-%W')
df=df.drop('Date',1).reset_index()
df
Out[57]: 
     index   A
0  2019-51  10
1  2020-00  10# this not ISO week
2  2020-01  10
3  2020-02  10
4  2020-03  10
5  2020-04  20

如果你想从 01

df.index=pd.to_datetime(df.Date+'0',format = '%G-%V%w')
df=df.resample('W').ffill()
df.index=df.index.strftime('%Y-%V')
df=df.drop('Date',1).reset_index()
df
Out[62]: 
     index   A
0  2019-51  10
1  2019-52  10
2  2020-01  10
3  2020-02  10
4  2020-03  10
5  2020-04  20