通過在Python中估算以前的日期來填補缺失的日期

Question

我有一個時間序列，希望滯后並預測未來一年的未來數據，如下所示：

Date           Energy         Pred Energy      Lag Error        
.
2017-09-01       9                 8.4
2017-10-01       10                9                
2017-11-01       11                10
2017-12-01       12                11.5
2018-01-01        1                1.3
NaT                                           (pred-true)
NaT
NaT
NaT
.
.

我要做的就是將日期輸入到NaT條目中，以便從2018-01-01到2019-01-01（就像我們在Excel拖放中一樣填充它們），因為有足夠的NaT位置來填充那一點。

我用各種方法嘗試過model['Date'].fillna() ，或者只是重復相同的先前日期，或者刪除了我不想刪除的內容。

有什么辦法像以前的數據那樣以1個月的增量填充這些NaT？

Answer 1

創建df並設置索引（有更好的方法來設置索引）：

"""
Date,Energy,Pred Energy,Lag Error        
2017-09-01,9,8.4
2017-10-01,10,9                
2017-11-01,11,10
2017-12-01,12,11.5
2018-01-01,1,1.3
"""
import pandas as pd

df = pd.read_clipboard(sep=",", parse_dates=True)
df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['Date']), inplace=True)
df.drop("Date", axis=1, inplace=True)
df

重新date_range到新的date_range ：

idx = pd.date_range(start='2017-09-01', end='2019-01-01', freq='MS')
df = df.reindex(idx)

輸出：

            Energy  Pred Energy  Lag Error        
2017-09-01     9.0          8.4                NaN
2017-10-01    10.0          9.0                NaN
2017-11-01    11.0         10.0                NaN
2017-12-01    12.0         11.5                NaN
2018-01-01     1.0          1.3                NaN
2018-02-01     NaN          NaN                NaN
2018-03-01     NaN          NaN                NaN
2018-04-01     NaN          NaN                NaN
2018-05-01     NaN          NaN                NaN
2018-06-01     NaN          NaN                NaN
2018-07-01     NaN          NaN                NaN
2018-08-01     NaN          NaN                NaN
2018-09-01     NaN          NaN                NaN
2018-10-01     NaN          NaN                NaN
2018-11-01     NaN          NaN                NaN
2018-12-01     NaN          NaN                NaN
2019-01-01     NaN          NaN                NaN

幫助： 熊貓設置DatetimeIndex