Python 使用pandas或numpy填充缺少的timeseries数据

我有一个字典列表，如下所示：

L=[
{
"timeline": "2014-10", 
"total_prescriptions": 17
}, 
{
"timeline": "2014-11", 
"total_prescriptions": 14
}, 
{
"timeline": "2014-12", 
"total_prescriptions": 8
},
{
"timeline": "2015-1", 
"total_prescriptions": 4
}, 
{
"timeline": "2015-3", 
"total_prescriptions": 10
}, 
{
"timeline": "2015-4", 
"total_prescriptions": 3
} 
]

这基本上是SQL查询的结果，当给定开始日期和结束日期时，会给出从开始日期到结束月份的每个月的总处方数。但是，对于处方数为0的月份（2015年2月），它完全跳过了该月。是否可以使用pandas或numpy更改此列表，以便为缺少的月份添加一个条目，其中0作为总处方，如下所示：

[
{
"timeline": "2014-10", 
"total_prescriptions": 17
}, 
{
"timeline": "2014-11", 
"total_prescriptions": 14
}, 
{
"timeline": "2014-12", 
"total_prescriptions": 8
{
"timeline": "2015-1", 
"total_prescriptions": 4
}, 
{
"timeline": "2015-2",   # 2015-2 to be inserted for missing month
"total_prescriptions": 0 # 0 to be inserted for total prescription
}, 
{
"timeline": "2015-3", 
"total_prescriptions": 10
}, 
{
"timeline": "2015-4", 
"total_prescriptions": 3
} 
]

---

你所说的在熊猫中被称为“重采样”；首先将时间转换为numpy datetime并设置为索引：

df = pd.DataFrame(L)
df.index=pd.to_datetime(df.timeline,format='%Y-%m')
df
           timeline  total_prescriptions
timeline                                
2014-10-01  2014-10                   17
2014-11-01  2014-11                   14
2014-12-01  2014-12                    8
2015-01-01   2015-1                    4
2015-03-01   2015-3                   10
2015-04-01   2015-4                    3

然后，您可以使用

resample（'MS'）

（我猜MS代表“月开始”），添加缺少的月份，并使用

fillna（0）

将空值转换为零，如您所需

df = df.resample('MS').fillna(0)
df
            total_prescriptions
timeline                       
2014-10-01                   17
2014-11-01                   14
2014-12-01                    8
2015-01-01                    4
2015-02-01                  NaN
2015-03-01                   10
2015-04-01                    3

要将日期时间索引转换回原始格式，请使用

将日期时间索引转换回字符串，然后使用
将其导出到dict（“记录”）
：

这真的很好..正是我需要的..你知道在添加了缺少的日期后如何将df转换回字典列表吗..好的..我算出了..df.to_dict（'records'））…非常感谢你在这方面的帮助OK..我有点太激动了..当我这么做的时候..它只是给了我全部的处方..我如何才能得到原始的列表附加说明以转换回原始格式
df['timeline']=df.index.to_native_types()
df.to_dict('records')
[{'timeline': '2014-10-01', 'total_prescriptions': 17.0},
 {'timeline': '2014-11-01', 'total_prescriptions': 14.0},
 {'timeline': '2014-12-01', 'total_prescriptions': 8.0},
 {'timeline': '2015-01-01', 'total_prescriptions': 4.0},
 {'timeline': '2015-02-01', 'total_prescriptions': 0.0},
 {'timeline': '2015-03-01', 'total_prescriptions': 10.0},
 {'timeline': '2015-04-01', 'total_prescriptions': 3.0}]