我正在使用一个包含有关多个用户的每月信息的数据集。每个用户都有不同的时间范围。每个用户也缺少数据。我想做的是根据每个用户的时间范围（从最小时间到以月为单位的最大时间）填写每个用户的缺失数据。
由于数据模式属于时间序列，所以线性插值将没有意义。我还基于“用户”和“日期”为数据框设置了多索引，但是基于“时间”的插值不起作用（因为尚未实现）
x = pd.DataFrame({'user': ['a','a','a','a','a','a','a','a','b','b','b','b','b','b','b','b','b','c','c','c','c','c','c','c','c'],'dt':['2015-01-01','2015-02-01','2015-03-01','2015-04-01','2015-05-01','2015-06-01','2015-07-01','2015-08-01','2016-01-01','2016-02-01','2016-03-01','2016-04-01','2016-05-01','2016-06-01','2016-07-01','2016-08-01','2016-09-01','2017-01-01','2017-02-01','2017-03-01','2017-04-01','2017-05-01','2017-06-01','2017-07-01','2017-08-01'], 'val': [1,33,np.nan,1,np.nan,4,2,np.nan,66,2,5,1,np.nan,np.nan,7,5,np.nan,1,np.nan,7,4,np.nan,5,3,np.nan]})
user dt val
0 a 2015-01-01 1
1 a 2015-02-01 33
2 a 2015-03-01 NaN
3 a 2015-04-01 1
4 a 2015-05-01 NaN
5 a 2015-06-01 4
6 a 2015-07-01 2
7 a 2015-08-01 NaN
8 b 2016-01-01 66
9 b 2016-02-01 2
10 b 2016-03-01 5
11 b 2016-04-01 1
12 b 2016-05-01 NaN
13 b 2016-06-01 NaN
14 b 2016-07-01 7
15 b 2016-08-01 5
16 b 2016-09-01 NaN
17 c 2017-01-01 1
18 c 2017-02-01 NaN
19 c 2017-03-01 7
20 c 2017-04-01 4
21 c 2017-05-01 NaN
22 c 2017-06-01 5
23 c 2017-07-01 3
24 c 2017-08-01 NaN
在上面的数据集中，“ val”列缺少几个值，我正在弄清楚如何为多个“用户”自动执行此过程。
此外，如果没有，将为每个用户建立时间序列模型是有意义的。每个用户的数据点数？
任何输入/解决方法，将不胜感激。
谢谢，卢克。
您可以根据用户的不同，使用Groupby + apply填写缺失值。无需为每个用户创建系列。
这里是如何填写此缺失数据的示例：
1。用interpolate对每个组进行插值。用fillna进行填充>
x['val']=x.groupby('user')['val'].apply(lambda x: x.fillna(x.interpolate())) user dt val 0 a 2015-01-01 1.0 1 a 2015-02-01 33.0 2 a 2015-03-01 17.0 3 a 2015-04-01 1.0 4 a 2015-05-01 2.5 5 a 2015-06-01 4.0 6 a 2015-07-01 2.0 7 a 2015-08-01 2.0 8 b 2016-01-01 66.0 9 b 2016-02-01 2.0 10 b 2016-03-01 5.0 11 b 2016-04-01 1.0 12 b 2016-05-01 3.0 13 b 2016-06-01 5.0 14 b 2016-07-01 7.0 15 b 2016-08-01 5.0 16 b 2016-09-01 5.0 17 c 2017-01-01 1.0 18 c 2017-02-01 4.0 19 c 2017-03-01 7.0 20 c 2017-04-01 4.0 21 c 2017-05-01 4.5 22 c 2017-06-01 5.0 23 c 2017-07-01 3.0 24 c 2017-08-01 3.02。 ffill方法：
x['val']=x.groupby('user')['val'].apply(lambda x: x.ffill())user dt val 0 a 2015-01-01 1.0 1 a 2015-02-01 33.0 2 a 2015-03-01 33.0 3 a 2015-04-01 1.0 4 a 2015-05-01 1.0 5 a 2015-06-01 4.0 6 a 2015-07-01 2.0 7 a 2015-08-01 2.0 8 b 2016-01-01 66.0 9 b 2016-02-01 2.0 10 b 2016-03-01 5.0 11 b 2016-04-01 1.0 12 b 2016-05-01 1.0 13 b 2016-06-01 1.0 14 b 2016-07-01 7.0 15 b 2016-08-01 5.0 16 b 2016-09-01 5.0 17 c 2017-01-01 1.0 18 c 2017-02-01 1.0 19 c 2017-03-01 7.0 20 c 2017-04-01 4.0 21 c 2017-05-01 4.0 22 c 2017-06-01 5.0 23 c 2017-07-01 3.0 24 c 2017-08-01 3.03。使用组平均值。用fillna填充：
x['val']=x.groupby('user')['val'].apply(lambda x: x.fillna(x.mean())) print(x)user dt val 0 a 2015-01-01 1.000000 1 a 2015-02-01 33.000000 2 a 2015-03-01 8.200000 3 a 2015-04-01 1.000000 4 a 2015-05-01 8.200000 5 a 2015-06-01 4.000000 6 a 2015-07-01 2.000000 7 a 2015-08-01 8.200000 8 b 2016-01-01 66.000000 9 b 2016-02-01 2.000000 10 b 2016-03-01 5.000000 11 b 2016-04-01 1.000000 12 b 2016-05-01 14.333333 13 b 2016-06-01 14.333333 14 b 2016-07-01 7.000000 15 b 2016-08-01 5.000000 16 b 2016-09-01 14.333333 17 c 2017-01-01 1.000000 18 c 2017-02-01 4.000000 19 c 2017-03-01 7.000000 20 c 2017-04-01 4.000000 21 c 2017-05-01 4.000000 22 c 2017-06-01 5.000000 23 c 2017-07-01 3.000000 24 c 2017-08-01 4.000000