将PANDAS数据帧从每月转换为每天

Question

我有一个数据框架，其中包含317只股票的2014年月度数据（317只股票x 12个月=DF中的3804行）。我想将其转换为每日数据帧（317个tickers x 365天=115705行）。所以，我认为我需要增加样本或重新编制索引，同时将每月价值分散到每月的每一天，但我无法让它正常工作。

数据帧当前采用以下格式：

>>> df
month    ticker   b    c
2014-1   AAU      10   .04     #different values every month for each ticker
2014-2   AAU      20   .03
2014-3   AAU      13   .06
.
2014-12  AAU      11   .03
.
.
.
2014-1   ZZY      11   .11
2014-2   ZZY      6    .03
.
2014-12  ZZY      17   .09

这就是我想要的：

>>> df
day          ticker   b    c
2014-01-01   AAU      10   .04  #same values every day in month for each ticker
2014-01-02   AAU      10   .04
2014-01-03   AAU      10   .04
.
2014-01-31   AAU      10   .04
2014-02-01   AAU      20   .03
2014-02-02   AAU      20   .03
.
2014-02-28   AAU      20   .03
.
.
.
2014-12-30   ZZY      17   .09 
2014-12-31   ZZY      17   .09 

我尝试过将groupby与按天重新采样相结合，但更新后的数据帧将以日期“2014-01-13”开始，而不是1月1日，以日期“2014-12-01”结束，而不是12月31日。我还尝试将月份值从例如“2014-1”更改为“2014-01-01”等。，但重新采样的数据帧仍在“2014-01-01”结束。必须有一个更简单的方法来解决这个问题，所以我很感谢你的帮助。我整天都在绕圈子。

Answer 1

让我们做一个合成实验。假设我们有每日时间序列数据：

dates = pd.date_range(start, end, freq='D')
ts = pd.Series(data, index=dates)

通过平均一个月内的所有数据生成每月时间序列：

ts_mon = ts.resample('MS', how='mean')

现在尝试将这个月时间序列重新采样到日时间序列，在一个月内使用统一的值。使用reindex从@unutbu借用一个步骤的第一个方法工作得很好：

ts_daily = ts_mon.reindex(dates, method='ffill')
Out:
  2000-01-01 100.21
  2000-01-02 100.21
  ...
  2000-12-30 80.75
  2000-12-31 80.75

使用resample的第二个方法不起作用，因为它返回上个月的第一天：

ts_daily = ts_mon.resample('D').ffill()
Out:
  2000-01-01 100.21
  2000-01-02 100.21
  ...
  2000-11-30 99.33
  2000-12-01 80.75