![](/img/trans.png)
[英]How to fill missing values in a dataset with multiple timepoints but i only want to carry the last observation forward for each participant?
[英]Forward fill column one year after last observation
我使用以下 df 轉發填充值:
df = (df.resample('d') # ensure data is daily time series
.ffill()
.sort_index(ascending=True))
df before forward fill
id a b c d
datadate
1980-01-31 NaN NaN NaN NaN
1980-02-29 NaN 2 NaN NaN
1980-03-31 NaN NaN NaN NaN
1980-04-30 1 NaN 3 4
1980-05-31 NaN NaN NaN NaN
... ... ... ...
2019-08-31 NaN NaN NaN NaN
2019-09-30 NaN NaN NaN NaN
2019-10-31 NaN NaN NaN NaN
2019-11-30 NaN NaN NaN NaN
2019-12-31 NaN NaN 20 33
但是,我希望只在最后一次觀察(日期是日期時間)一年后向前填充,然后剩余的行只是 NaN。 我不確定在此任務中引入此標准的最佳方式是什么。 任何幫助都會很棒!
謝謝
如果我沒理解錯的話,您想將 2019 年 12 月 31 日的值前填到下一年。 試試這個:
end_date = df.index.max()
new_end_date = end_date + pd.offsets.DateOffset(years=1)
new_index = df.index.append(pd.date_range(end_date, new_end_date, closed='right'))
df = df.reindex(new_index)
df.loc[end_date:, :] = df.loc[end_date:, :].ffill()
結果:
a b c d
1980-01-31 NaN NaN NaN NaN
1980-02-29 NaN 2.0 NaN NaN
1980-03-31 NaN NaN NaN NaN
1980-04-30 1.0 NaN 3.0 4.0
1980-05-31 NaN NaN NaN NaN
2019-08-31 NaN NaN NaN NaN
2019-09-30 NaN NaN NaN NaN
2019-10-31 NaN NaN NaN NaN
2019-11-30 NaN NaN NaN NaN
2019-12-31 NaN NaN 20.0 33.0
2020-01-01 NaN NaN 20.0 33.0
2020-01-02 NaN NaN 20.0 33.0
...
2020-12-31 NaN NaN 20.0 33.0
一種解決方案是使用限制參數進行前向填充,但這不會處理閏年:
df.fillna(mehotd='ffill', limit=365)
第二種解決方案是定義一個更健壯的 function 來對 1 年期的 window 進行正向填充:
from pandas.tseries.offsets import DateOffsets
def fun(serie_df):
serie = serie_df.copy()
indexes = serie[~serie.isnull()].index
for idx in indexes:
mask = (serie.index >= idx) & (serie.index < idx+DateOffset(years=1))
serie.loc[mask] = serie[mask].fillna(method='ffill')
return serie
df_filled = df.apply(fun, axis=0)
如果一個列在同一個 1 年 window 中有多個非 nan 值,那么一旦遇到最近的值,第一次填充將停止。 第二種解決方案會將連續值視為獨立值。
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.