إضافة التواريخ الناقصة بداخل dataframe في pandas

يمكن استخدام حل أسرع وهو الدالة asfreq حيث أنها لاتتطلب إعادة إنشاء index على عكس reindex:

dates = pd.Index([pd.Timestamp('2022-07-01'), 
                  pd.Timestamp('2022-07-04'), 
                  pd.Timestamp('2022-07-06')])

s = pd.Series([1, 2, 3], dates)

print(s.asfreq('D'))
2022-07-01    1.0
2022-07-02    NaN
2022-07-03    NaN
2022-07-04    2.0
2022-07-05    NaN
2022-07-06    3.0
Freq: D, dtype: float64

كما أن reindex تفشل في حال وجود قيم مكررة duplicate values.

كما يمكن استخدام timestamps بتطبيق الدالة DatetimeIndex:

df = pd.DataFrame({
    'timestamps': pd.to_datetime(
        ['2016-11-15 1:00','2016-11-16 2:00','2016-11-16 3:00','2016-11-18 4:00']),
    'values':['a','b','c','d']})
df.index = pd.DatetimeIndex(df['timestamps']).floor('D')
df
yields

            timestamps             values
2016-11-15  "2016-11-15 01:00:00"  a
2016-11-16  "2016-11-16 02:00:00"  b
2016-11-16  "2016-11-16 03:00:00"  c
2016-11-18  "2016-11-18 04:00:00"  d

وحل آخر باستخدام resample التي تحل مشكلة duplicate values:

df.resample('D').mean()

يمكنك استخدام Series.reindex لضمان عدم تجاهل التواريخ التى عدد الأحداث بها 0 حيث أن groupby تقوم فقط بالاحتفاظ بالقيم التى عددها 1 أو أكثر ، أنظر الكود التالي:

import pandas as pd

idx = pd.date_range('09-01-2021', '09-30-2021')

s = pd.Series({'09-02-2021': 2,
               '09-03-2021': 10,
               '09-06-2021': 5,
               '09-07-2021': 1})
s.index = pd.DatetimeIndex(s.index)

s = s.reindex(idx, fill_value=0)
print(s)

وتكون النتيجة كالتالي:

2021-09-01     0
2021-09-02     2
2021-09-03    10
2021-09-04     0
2021-09-05     0
2021-09-06     5
...

لاحظ أن القيم التى = 0 لم يتم إلغاؤها.

الحل الأسرع هو استخدام .asfreq (). لأنه لا يتطلب إنشاء فهرس جديد لاستدعاءه داخل .reindex ().

# "broken" (staggered) dates
dates = pd.Index([pd.Timestamp('2012-05-01'), 
                  pd.Timestamp('2012-05-04'), 
                  pd.Timestamp('2012-05-06')])
s = pd.Series([1, 2, 3], dates)

print(s.asfreq('D'))
2012-05-01    1.0
2012-05-02    NaN
2012-05-03    NaN
2012-05-04    2.0
2012-05-05    NaN
2012-05-06    3.0
Freq: D, dtype: float64

من خلال resample يمكننا القيام بماتطلبه:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'date': pd.to_datetime(
        ['2016-11-15','2016-11-16','2016-11-18']),
    'values':['a','b','c']})
df
"""
    date 	values
0 	2016-11-15 	a
1 	2016-11-16 	b
2 	2016-11-18 	c
"""
#resample استخدام 
df.set_index(df.date, inplace=True)
df.resample('D').sum().fillna(0)
"""
        values
date 	
2016-11-15 	a
2016-11-16 	b
2016-11-17 	0
2016-11-18 	c
"""

ولتسهيل العملية يمكنك استخدام التابع التالي. حيث نمرر له ال dataframe والعمود الخاص بالتاريخ والطريقة التي نريد فرز العمود على أساسها والقيمة المراد وضعها للتواريخ المفقودة وهي تعتمد على دالة ال  reindex التي سبق ذكرها في الإجابات السابقة:

def fill_in_missing_dates(df, date_col_name = 'date',date_order = 'asc', fill_value = 0, days_back = 30):
    df.set_index(date_col_name,drop=True,inplace=True)
    df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
    d = datetime.now().date()
    d2 = d - timedelta(days = days_back)
    idx = pd.date_range(d2, d, freq = "D")
    df = df.reindex(idx,fill_value=fill_value)
    df[date_col_name] = pd.DatetimeIndex(df.index)
    return df