Python 熊猫数据帧：将数据扩展到整月

我得到了每月时间跟踪预订的数据。由于没有周末或国定假日的预订，数据有时会丢失。现在我正在扩展数据，以便它包含该月的所有天，但只包含空数据。我是这样解决的。我想知道是否有更优雅的方式来实现同样的目标

为列

start

编制索引的示例输入数据：

+---------------------+--------+-------+----------+-----------------+---------+
| start               | from   | to    | paused   |   hours_working |   error |
|---------------------+--------+-------+----------+-----------------+---------|
| 2019-11-04 00:00:00 | 08:30  | 18:00 | 00:30    |               9 |       0 |
| 2019-11-05 00:00:00 | 09:30  | 19:00 | 00:30    |               9 |       0 |
| 2019-11-06 00:00:00 | 09:00  | 18:00 | 01:00    |               8 |       0 |
+---------------------+--------+-------+----------+-----------------+---------+

然后，我将检索第一个时间戳，然后使用该时间戳创建整个月份的时段/索引：

# get first day of the month
first_timestamp = df.index[0].replace(day=1).strftime("%Y-%m-%d")

# build an index containing all days of that month
index_month = pd.date_range(start=first_timestamp, periods=pd.Period(first_timestamp).days_in_month, freq="24H")
index_month

导致：

DatetimeIndex(['2019-11-01', '2019-11-02', '2019-11-03', '2019-11-04',
               '2019-11-05', '2019-11-06', '2019-11-07', '2019-11-08',
               '2019-11-09', '2019-11-10', '2019-11-11', '2019-11-12',
               '2019-11-13', '2019-11-14', '2019-11-15', '2019-11-16',
               '2019-11-17', '2019-11-18', '2019-11-19', '2019-11-20',
               '2019-11-21', '2019-11-22', '2019-11-23', '2019-11-24',
               '2019-11-25', '2019-11-26', '2019-11-27', '2019-11-28',
               '2019-11-29', '2019-11-30'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='24H')

不幸的是，我不知道如何将索引（日期范围）与原始数据连接起来。因此，我必须用新索引创建一个新的空数据框，并将该数据框与原始数据连接起来

df_index = pd.DataFrame(index_month, columns=['start'])
df_index.set_index('start', inplace=True)

df_month = df_index.join(df).reset_index()

from tabulate import tabulate
print(tabulate(df_month, headers='keys', tablefmt='psql'))

给我最后的结果：

+----+---------------------+--------+-------+----------+-----------------+---------+
|    | start               | from   | to    | paused   |   hours_working |   error |
|----+---------------------+--------+-------+----------+-----------------+---------|
|  0 | 2019-11-01 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
|  1 | 2019-11-02 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
|  2 | 2019-11-03 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
|  3 | 2019-11-04 00:00:00 | 08:30  | 18:00 | 00:30    |               9 |       0 |
|  4 | 2019-11-05 00:00:00 | 09:30  | 19:00 | 00:30    |               9 |       0 |
|  5 | 2019-11-06 00:00:00 | 09:00  | 18:00 | 01:00    |               8 |       0 |
|  6 | 2019-11-07 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
|  7 | 2019-11-08 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
|  8 | 2019-11-09 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
|  9 | 2019-11-10 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 10 | 2019-11-11 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 11 | 2019-11-12 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 12 | 2019-11-13 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 13 | 2019-11-14 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 14 | 2019-11-15 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 15 | 2019-11-16 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 16 | 2019-11-17 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 17 | 2019-11-18 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 18 | 2019-11-19 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 19 | 2019-11-20 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 20 | 2019-11-21 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 21 | 2019-11-22 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 22 | 2019-11-23 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 23 | 2019-11-24 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 24 | 2019-11-25 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 25 | 2019-11-26 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 26 | 2019-11-27 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 27 | 2019-11-28 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 28 | 2019-11-29 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
| 29 | 2019-11-30 00:00:00 | nan    | nan   | nan      |             nan |     nan |
+----+---------------------+--------+-------+----------+-----------------+---------+

---

那么，这有什么不对？没什么，结果很好。但我想知道是否有更好的方法来创建该月的索引，以及如何将该索引与原始数据连接起来？有什么建议吗？只是想学习并变得更好；）

如果

DatetimeIndex

的所有值都是唯一的，那么这里有可能使用-对于新

DatetimeIndex

的开始和结束，首先将第一个值转换为月周期，然后使用：

---

太神了更短的时间，我学习了

到_period

，

到_timestamp

和

reindex

。我以前不知道这些方法。谢谢。

first_per = df.index[0].to_period('m')

# build an index containing all days of that month
index_month = pd.date_range(start=first_per.to_timestamp(how='start'), 
                            end=first_per.to_timestamp(how='end'),
                            freq="24H",
                            name='start')

df = df.reindex(index_month).reset_index()
print (df.head(10))
       start   from     to paused  hours_working  error
0 2019-11-01    NaN    NaN    NaN            NaN    NaN
1 2019-11-02    NaN    NaN    NaN            NaN    NaN
2 2019-11-03    NaN    NaN    NaN            NaN    NaN
3 2019-11-04  08:30  18:00  00:30            9.0    0.0
4 2019-11-05  09:30  19:00  00:30            9.0    0.0
5 2019-11-06  09:00  18:00  01:00            8.0    0.0
6 2019-11-07    NaN    NaN    NaN            NaN    NaN
7 2019-11-08    NaN    NaN    NaN            NaN    NaN
8 2019-11-09    NaN    NaN    NaN            NaN    NaN
9 2019-11-10    NaN    NaN    NaN            NaN    NaN