我们正在研究一个如下所示的熊猫数据框架。这里时间列的增量为15分钟，并且有一些缺少的时间条目。我们希望用相应的日期填充缺失的时间条目，并用零填充所有相应的字段。这就是数据框的样子。
df=
date.y timeslot_1 ProductId PlantId region UserId Gender AgeGroup Weights
6/07/2018 1:15:00 1002 8577 6 Mab 2 S 1432.6
6/07/2018 1:15:00 1002 8577 6 Mac 2 M 1629.3
6/07/2018 1:15:00 1001 8647 6 Maa 2 P 5299.6
6/07/2018 1:45:00 1001 7636 C Mab 1 T 1626.4
6/07/2018 1:45:00 1002 8577 6 Maa 1 T 1476.1
6/07/2018 1:45:00 1002 8577 6 Mab 2 S 1432.6
6/07/2018 1:45:00 1002 8577 6 Mac 2 M 1629.3
6/07/2018 1:45:00 1001 8647 6 Maa 2 P 5299.6
6/07/2018 2:00:00 1001 8647 6 Maa 2 P 4731.6
6/07/2018 2:15:00 1001 7636 C Mab 1 T 1638.6
6/07/2018 2:15:00 1002 8808 C Maa 2 M 2465.3
6/07/2018 2:30:00 1002 7491 4 Mab 1 N 5419.8
6/07/2018 2:45:00 1002 7491 4 Mab 1 N 5419.8
6/07/2018 3:15:00 1001 8362 6 Maa 2 X 2227.6
6/07/2018 3:15:00 1002 8714 C Maa 2 P 1820.6
6/07/2018 3:15:00 1001 8668 5 Mab 2 S 2048.4
6/07/2018 4:00:00 1002 8714 C Maa 2 P 1820.6
我们考虑创建另一个基本文件，其中包含相应日期的所有15分钟递增时间，然后将基本文件与原始数据框连接。然而，有些它似乎并没有起作用。连接只是在每个日期结束时放置基本文件中的所有点。这就是联接数据框的样子。
date.y timeslot_1 ProductId PlantId region UserId Gender AgeGroup Weights
6/7/2018 1:15:00 1002 8577 6 Mab 2 S 1432.6
6/7/2018 1:15:00 1002 8577 6 Mac 2 M 1629.3
6/7/2018 1:15:00 1001 8647 6 Maa 2 P 5299.6
6/7/2018 1:45:00 1001 7636 C Mab 1 T 1626.4
6/7/2018 1:45:00 1002 8577 6 Maa 1 T 1476.1
6/7/2018 1:45:00 1002 8577 6 Mab 2 S 1432.6
6/7/2018 1:45:00 1002 8577 6 Mac 2 M 1629.3
6/7/2018 1:45:00 1001 8647 6 Maa 2 P 5299.6
6/7/2018 2:00:00 1001 8647 6 Maa 2 P 4731.6
6/7/2018 2:15:00 1001 7636 C Mab 1 T 1638.6
6/7/2018 2:15:00 1002 8808 C Maa 2 M 2465.3
6/7/2018 2:30:00 1002 7491 4 Mab 1 N 5419.8
6/7/2018 2:45:00 1002 7491 4 Mab 1 N 5419.8
6/7/2018 3:15:00 1001 8362 6 Maa 2 X 2227.6
6/7/2018 3:15:00 1002 8714 C Maa 2 P 1820.6
6/7/2018 3:15:00 1001 8668 5 Mab 2 S 2048.4
6/7/2018 4:00:00 1002 8714 C Maa 2 P 1820.6
6/7/2018 1:15:00
6/7/2018 1:30:00
6/7/2018 1:45:00
6/7/2018 2:00:00
6/7/2018 2:15:00
6/7/2018 2:30:00
6/7/2018 2:45:00
6/7/2018 3:00:00
6/7/2018 3:15:00
6/7/2018 3:30:00
6/7/2018 3:45:00
下面是代码
date1='06/03/2018'
date2='06/10/2018'
d=pd.date_range(start=date1+ ' 02:00:00', end=date2+' 02:00:00', freq='15min')
columns=['date']
all_spots=pd.DataFrame(columns=columns)
all_spots=all_spots.assign(date=d)
all_spots=all_spots.astype(str)
all_spots = pd.DataFrame(all_spots.date.str.split(' ',1).tolist(),columns = ['date.y','timeslot_1'])
d=pd.merge(df,all_spots,how='outer', on=['date.y','timeslot_1'])
这就是结果的样子。
date.y timeslot_1 ProductId PlantId region UserId Gender AgeGroup Weights
6/07/2018 1:15:00 1002 8577 6 Mab 2 S 1432.6
6/07/2018 1:15:00 1002 8577 6 Mac 2 M 1629.3
6/07/2018 1:15:00 1001 8647 6 Maa 2 P 5299.6
6/07/2018 1:30:00 0 0 0 0 0 0 0
6/07/2018 1:45:00 1001 7636 C Mab 1 T 1626.4
6/07/2018 1:45:00 1002 8577 6 Maa 1 T 1476.1
6/07/2018 1:45:00 1002 8577 6 Mab 2 S 1432.6
6/07/2018 1:45:00 1002 8577 6 Mac 2 M 1629.3
6/07/2018 1:45:00 1001 8647 6 Maa 2 P 5299.6
6/07/2018 2:00:00 1001 8647 6 Maa 2 P 4731.6
6/07/2018 2:15:00 1001 7636 C Mab 1 T 1638.6
6/07/2018 2:15:00 1002 8808 C Maa 2 M 2465.3
6/07/2018 2:30:00 1002 7491 4 Mab 1 N 5419.8
6/07/2018 2:45:00 1002 7491 4 Mab 1 N 5419.8
6/07/2018 3:00:00 0 0 0 0 0 0 0
6/07/2018 3:15:00 1001 8362 6 Maa 2 X 2227.6
6/07/2018 3:15:00 1002 8714 C Maa 2 P 1820.6
6/07/2018 3:15:00 1001 8668 5 Mab 2 S 2048.4
6/07/2018 3:30:00 0 0 0 0 0 0 0
6/07/2018 3:45:00 0 0 0 0 0 0 0
6/07/2018 4:00:00 1002 8714 C Maa 2 P 1820.6
附：有一点需要注意，它只是一小段数据。我们有一个月的数据。所以我们需要照顾日期，时间是24小时格式。
我们希望有人能帮忙解决这个问题。
非常感谢提前!!
我认为你必须创建另一个数据帧来加入你的数据帧。
# Change "1:15", "4:00" to "0:00, 23:59" for your actual data.
hr_range = pd.date_range("1:15", "4:00", freq="15min").strftime('%H:%M:%S')
# Remove 0 to match your format
hr_range = hr_range.str.lstrip('0')
df2 = pd.DataFrame()
df2['timeslot_1'] = hr_range
df2['date.y'] = pd.to_datetime('2018-06-07')
然后使用date.y将datetime转换为set_index和['date.y', 'timeslot_1']两个数据帧。
df['date.y'] = pd.to_datetime(df['date.y'])
df.set_index(['date.y', 'timeslot_1'], inplace=True)
df2.set_index(['date.y', 'timeslot_1'], inplace=True)
和join他们一起与how='outer'
df.join(df2, how='outer').fillna(0).reset_index()
不使用.set_index的替代解决方案
(df.merge(df2, on=['date.y', 'timeslot_1'], how='outer')
.sort_values(['date.y', 'timeslot_1'])
.fillna(0))