Блог

Я новичок в python, и я борюсь со следующим примером: у меня есть фрейм данных pandas с индексом даты-времени и столбцом с праздниками. Это в ежедневном разрешении.

 import pandas as pd
import holidays

hd = holidays.Switzerland(years=[2018])
f = pd.DataFrame(hd.items())
f.columns = ['date', 'feastday']
f['date'] = pd.to_datetime(f['date'])
f = f.set_index('date')
  

Это выглядит следующим образом:

 date                feastday        
2018-01-01      Neujahrestag
2018-04-01            Ostern
2018-03-30        Karfreitag
2018-04-02       Ostermontag
2018-05-10          Auffahrt
2018-05-20         Pfingsten
2018-05-21     Pfingstmontag
2018-08-01  Nationalfeiertag
2018-12-25       Weihnachten
  

Теперь я хочу, чтобы данные были не в ежедневном разрешении, а, например, в разрешении 6 часов:

 f1 = f.resample('6H').asfreq()
  

Это работает так, как я хотел, и приводит к:

 date                     feastday        
2018-01-01 00:00:00  Neujahrestag
2018-01-01 06:00:00           NaN
2018-01-01 12:00:00           NaN
2018-01-01 18:00:00           NaN
2018-01-02 00:00:00           NaN
2018-01-02 06:00:00           NaN
2018-01-02 12:00:00           NaN
  

Но теперь я хочу заполнить, например, ‘Neujahrstag’ для всех 2018-01-01, а не только для первого элемента. Результат должен выглядеть следующим образом (не только для ‘Neujahrstag’, но и для всех элементов в фрейме данных mit f). Все элементы с одинаковой датой должны иметь одинаковое значение в feastday. Время на эту дату не имеет значения:

  date                     feastday        
2018-01-01 00:00:00  Neujahrestag
2018-01-01 06:00:00  Neujahrestag
2018-01-01 12:00:00  Neujahrestag
2018-01-01 18:00:00  Neujahrestag
2018-01-02 00:00:00           NaN
2018-01-02 06:00:00           NaN
2018-01-02 12:00:00           NaN
  

Я могу заменить один элемент вручную на:

 f1['2018-01-01'] = f1['2018-01-01']['feastday'][0]
  

Это работает без проблем, но я не запускаю материал автоматически для всех данных… Я попробовал это с помощью цикла for, но у меня не получилось. Кто-нибудь может мне помочь. Может быть, есть и другой (более простой) способ достичь моей цели? Заранее спасибо за вашу помощь.

Марко

Группировка по дням с df.groupby(df.index.day) шаблоном — один из способов сделать это:

 f1 = f.resample('6H').asfreq()
res = f1.groupby(f1.index.day).ffill()[['feastday']]
res.head(7)
                         feastday
date
2018-01-01 00:00:00  Neujahrestag
2018-01-01 06:00:00  Neujahrestag
2018-01-01 12:00:00  Neujahrestag
2018-01-01 18:00:00  Neujahrestag
2018-01-02 00:00:00           NaN
2018-01-02 06:00:00           NaN
2018-01-02 12:00:00           NaN
  

В этом конкретном случае используйте .ffill с limit аргументом, поскольку ваша частота составляет 6 часов, а в сутках 24 часа.

 df.resample('6H').ffill(limit=3)

#                         feastday
#date                             
#2018-01-01 00:00:00  Neujahrestag
#2018-01-01 06:00:00  Neujahrestag
#2018-01-01 12:00:00  Neujahrestag
#2018-01-01 18:00:00  Neujahrestag
#2018-01-02 00:00:00           NaN
#2018-01-02 06:00:00           NaN
#2018-01-02 12:00:00           NaN
#...
  

В общем, coud groupby преобразует, если что-то распределяется неравномерно.

 df = df.resample('6H').asfreq()
df.groupby(df.index.date).transform('first')