如何在熊貓python中使用上一行或下一行填充缺少的行

Question

我有這樣的示例數據。

date        time option_type   open    high     low   close  volume

6031    9/27/2018   09:17   CE  11500   0.15    0.15    0.15    0.15    1500


6131    9/27/2018   15:19   CE  11500   0.05    0.05    0.05    0.05    1500
6132    9/27/2018   15:22   CE  11500   0.05    0.05    0.05    0.05    75
6133    9/27/2018   15:24   CE  11500   0.05    0.05    0.05    0.05    225
6134    9/27/2018   15:25   CE  11500   0.05    0.05    0.05    0.05    75
6135    9/27/2018   15:26   CE  11500   0.05    0.05    0.05    0.05    600

一些行在那邊丟失了。 例如09：15、09：16，然后15：20、15：21等。

我想在15：20/15：21的情況下用上一行值填充缺失的行，在09：15/09：16的情況下用下一個可用行填充。 09:17的值將用於09：15/09：16。 15:20的值將用於15：21/15：22。

你能幫我這個忙嗎？ 在此先感謝您，感謝您的努力和時間。

Answer 1

步驟1：找出連續列的時間差異：

df['deltaT'] = df.time.to_series().diff().dt.seconds.div(60, fill_value=0)

上面將為您提供一個新的列，列出了差異分鍾數。 在連續的行之間

步驟2：根據新的列deltaT復制行

df.reindex(df.index.repeat(df.deltaT))

步驟3：建立邏輯以增加時間列

df['time'] = pd.to_timedelta(df['time']) + pd.to_timedelta(df['deltaT'], unit='m')

仍在努力為您做最后一部分。

如果您覺得這有幫助並且可以在此基礎上繼續發展。

Answer 2

我認為您正在尋找這樣的東西：

df['time']=df['time'].fillna(method="ffill") #to carry the values forward
df['time']=df['time'].fillna(method="bfill") #to carry the values backwards

DF