Pandas dataframe如何将fillna与groupby一起用于时间序列

Question

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我有以下数据集：

日期、日期、A、B、C
2015年3月23日，密苏里州，6008510574418623
2015年3月24日，屠呦呦，414727032714775
2015年3月25日，我们，466448169317168
2015年3月26日，第436407461515577号
2015年3月27日，联邦公报，375036775413278
2015年3月28日，南非，，，，
2015年3月29日，苏，，，，
2015年3月30日，密苏里州，6190410812819600
2015年3月31日，Tu，483768032617512
2015/04/01，我们，48529，，17815
2015年4月2日，第454917474415524号
2015/04/03，法国，，，，
2015年4月4日，南非，，，，
2015年4月5日，苏，，，，
2015/04/06，月，，，，
2015/04/07，时间：6573812041219082
2015/04/08，我们，447928146816796
2015/04/09，第409307081013664号
2015/04/10，联邦公报，393676024911882

我想在Mon Fr中的所有NA中填写以下任一项：
1） 前几周值
2） 上一个和下一个的平均值

所以在2015年4月1日我想要：
1） 81693
2） （81693+81468）/2=81580.5

我原以为我可以用groupby和fillna来处理ffill，但我不确定这是否可行，也不确定这是否是最好的方法。你知道吗

Answer 1

我想没有一个日期不见了。你知道吗

df['date'] = df['date].map(lambda x:datetime.strptime(x,"%d/%m/%Y"))
df.sort_values(by=['date'],inplace=True)
cols = ['v1','v2','v3','v4']
cols_last_week = [i+'_last_week' for i in cols]
df[cols_last_week] = df[cols].shiftby(7)

假设v1有空值

df.loc[df['v1'].isnull(),'v1'] = df.loc[df['v1'].isnull(),'v1_last_week']