熊猫填充列值以具有其他列的相似值

Question

我有一个日期列，每分钟都有时间序列数据。 我想更新我的所有其他列以每分钟也有数据，所以 Date2 和 Date3 列应该与 Date 列具有相同的值。 我还希望列 Value1（链接到 Date 2 列）和 Value2（链接到 Date3 列）填充值，以便每行都有值。 填充应始终替换可见的最新值。

例如，Date2 列第 2 行 2019-01-30 10:05，对应列 Value1，同一行应具有值 3，因为它是邮票 10:04 的最后更新值。

最后，对于 Date 列，应该删除比列 Date2 和 Date3 列旧的所有日期。 这里行 2019-01-30 10:03。

    Date              Date2              Value1  Date3             Value2
   2019-01-30 10:09   2019-01-30 10:08    1      2019-01-30 10:07   5
   2019-01-30 10:08   2019-01-30 10:07    2      2019-01-30 10:04   9   
   2019-01-30 10:07   2019-01-30 10:06    4 
   2019-01-30 10:06   2019-01-30 10:04    3
   2019-01-30 10:05   
   2019-01-30 10:04
   2019-01-30 10:03

结果应该是：

    Date              Date2              Value1  Date3             Value2
   2019-01-30 10:09   2019-01-30 10:09    1      2019-01-30 10:09   5
   2019-01-30 10:08   2019-01-30 10:08    1      2019-01-30 10:08   5
   2019-01-30 10:07   2019-01-30 10:07    2      2019-01-30 10:07   5
   2019-01-30 10:06   2019-01-30 10:06    4      2019-01-30 10:06   9
   2019-01-30 10:05   2019-01-30 10:05    3      2019-01-30 10:05   9
   2019-01-30 10:04   2019-01-30 10:04    3      2019-01-30 10:04   9

Answer 1

似乎您希望在日期的所有列中具有相同的日期值，对吗？ 如果是，那么您只需将日期复制到 Date2 和 Date3。 当您使用 Pandas 读取列时，缺失值被读取为“ NAN ”，您可以将其替换为DataFrame.fillna 。

如果您已经阅读了列并希望它们被填充，一个简单的方法是将列用作 NumPy 数组：

• $ 日期 1 = 日期
• $ latest_value = value1[-1]
• $updated_values = list(value1) + list (np.ones(len(Date1)-len(value1))