基于趋势d分解数据帧

2024-03-28 17:28:18 发布

您现在位置:Python中文网/ 问答频道 /正文

我有一个数据框架,在特定的时间间隔内有离散的值,我正在尝试扩展这个数据集,以包括所有的日期以及一个适当的值分配

数据如下:

d={'business':['FX','FX','IR','IR'],\
 'date':(['01/01/2018','05/01/2018','01/01/2018','05/01/2018']),\
 'amt':[1,5,101,110]}
df=pd.DataFrame(data=d)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'],format='%d/%m/%Y')
df

我想把这个数据框分解成这样:

 d_out={'business':['FX','FX','FX','FX','FX','IR','IR','IR','IR','IR'],\
 'date':(['01/01/2018','02/01/2018','03/01/2018','04/01/2018','05/01/2018',\
 '01/01/2018','02/01/2018','03/01/2018','04/01/2018','05/01/2018']),\
 'amt':[1,2,3,4,5,102,104,106,108,110]}

d_out=pd.DataFrame(data=d_out)

d_out

我尝试过使用pandas聚合函数,但无法高效地得到最终答案


Tags: to数据框架dataframedfdatadate间隔