Python逐日填补Excel中的日期并用0值填充缺失日期的数据

本文介绍基于Python 语言,读取一个不同的列表示不同的日期.csv格式文件,将其中缺失的日期数值 加以填补;并用0值对这些缺失日期对应的数据加以填充的方法。

首先,我们明确一下本文的需求。现在有一个.csv格式文件,其第一列表示日期,用2021001这样的格式记录每一天的日期;其后面几列则是这一日期对应的数据。如下图所示。

从上图可以看到,第一列(紫色框内)的日期有很多缺失值,例如一下子就从第001天跳到了005天,然后又直接到了042天。我们希望,基于这一文件,首先逐日填补 缺失的日期;其次,对于这些缺失日期的数据(后面四列),就都用0值来填充即可。最后,我们希望用一个新的.csv格式文件来存储我们上述修改好的数据。

知道了需求,我们就可以开始代码的撰写;具体代码如下。

python 复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Oct  5 14:58:19 2023

@author: fkxxgis
"""

import pandas as pd

input_file = "E:/04_Reconstruction/03_Image/Data.csv"
output_file = "E:/04_Reconstruction/03_Image/Data_AllYear.csv"

df = pd.read_csv(input_file)
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y%j')

df.set_index('time', inplace=True)

start_date = pd.to_datetime('2021001', format='%Y%j')
end_date = pd.to_datetime('2021365', format='%Y%j')
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')

df_filled = df.reindex(date_range, fill_value=0)

df_filled.reset_index(inplace=True)
df_filled['time'] = df_filled['index'].dt.strftime('%Y%j')

df_filled.drop(df_filled.columns[0], axis=1, inplace=True)

cols = list(df_filled.columns)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
df_filled = df_filled[cols]

df_filled.to_csv(output_file, index=False)

其中,我们首先导入所需的库,并定义输入和输出文件的路径。随后,我们使用pd.read_csv方法读取输入文件,并将数据存储于df中。

接下来,我们使用pd.to_datetime方法将df中的时间列转换为日期时间格式,并使用set_index方法将时间列设置为DataFrame的索引。

随后,计算需要填补的日期范围------我们将字符串'2021001'转换为日期时间格式并作为结束日期,将字符串'2021365'转换为日期时间格式并作为结束日期,使用pd.date_range方法生成完整的日期范围,频率为每天。

接下来,使用reindex方法对DataFrame 进行重新索引,以包含完整的日期范围,并使用0填充缺失值。其次,使用reset_index方法将索引列还原为普通列,并使用dt.strftime方法将时间列转换回字符串格式。

最后,我们使用drop方法删除第一列(否则最终输出的结果文件的第一列是前面的索引值,而不是time列),并将最后一列(也就是time列)移到第一列。随后,即可将修改后的DataFrame 保存到输出文件中,使用to_csv方法,并设置index=False以避免保存索引列。

运行上述代码,即可得到如下图所示的结果文件。

可以看到,此时文件中已经是逐日的数据了,且对于那些新增日期的数据,都是0来填充的。

至此,大功告成。

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