根據條件在Pandas Dataframe中插入行

Question

我正在使用Pandas來處理龐大的時間序列數據集。 如果兩個連續索引之間的差異大於5，我想在數據框中的行之間添加行。

實際：

            a  result
Date                 
1497544649  1     1.0
1497544652  9     1.0
1497544661  9     NaN

預期：

            a  result
Date                 
1497544649  1     1.0
1497544652  9     1.0
1497544657  9     0
1497544661  9     NaN

我在索引上使用diff（）來獲取兩個連續索引之間的差異，但是如果差異大於5則不確定如何插入記錄。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([{"Date": 1497544649,"a":1, "result": 1}, 
                   {"Date": 1497544652,"a": 9, "result": 1},
                   {"Date": 1497544661,"a": 9, "result": 1}])
df.set_index("Date", inplace=True)

df.index.to_series().diff().fillna(0).to_frame("diff")

任何關於如何實現這一點的指示將不勝感激

謝謝

Answer 1

你有一個良好的開端。 添加diff列以便於過濾。

獲取與您的規則匹配的數據框的索引並插入您的行。

df['diff'] = df.index.to_series().diff().fillna(0).to_frame("diff")

matches = df[df['diff'] > 5].index.tolist()


for i in matches:
    diff = df.loc[i]['diff']
    interval = round(diff/2) # index some place in the middle
    df.loc[i-interval] = [0, 0, 0, diff-interval] # insert row before matched index
    df.loc[i]['diff'] = interval # may not need to update the interval

df.sort_index(inplace=False) # pandas appends by default so we should sort this

del df.diff # we can remove this