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我有一个看起来像这样的熊猫数据框：

                     AAPL   IBM  GOOG  XOM
2011-01-10 16:00:00  1500     0     0    0
2011-01-11 16:00:00     0     0     0    0
2011-01-12 16:00:00     0     0     0    0
2011-01-13 16:00:00 -1500  4000     0    0
2011-01-14 16:00:00     0     0     0    0
2011-01-18 16:00:00     0     0     0    0

我的目标是通过添加前一行值来填充行。结果将如下所示：

                     AAPL   IBM  GOOG  XOM
2011-01-10 16:00:00  1500     0     0    0
2011-01-11 16:00:00  1500     0     0    0
2011-01-12 16:00:00  1500     0     0    0
2011-01-13 16:00:00     0  4000     0    0
2011-01-14 16:00:00     0  4000     0    0
2011-01-18 16:00:00     0  4000     0    0

我试图遍历数据框索引

    for date in df.index:

并增加日期

    dt_nextDate = date + dt.timedelta(days=1)

但是代表周末的数据框索引中存在空白。

我可以从第二行遍历索引到最后，参考上一行并添加值吗？

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1 回答 1

9

您的示例结果不是示例算法的输出，所以我不确定您到底要什么？

您显示的所需结果是累积和，您可以使用：

>>> df.cumsum()
                    AAPL   IBM  GOOG  XOM
index                                    
2011-01-1016:00:00  1500     0     0    0
2011-01-1116:00:00  1500     0     0    0
2011-01-1216:00:00  1500     0     0    0
2011-01-1316:00:00     0  4000     0    0
2011-01-1416:00:00     0  4000     0    0
2011-01-1816:00:00     0  4000     0    0

但是你解释你想要的东西和你展示的算法，更有可能是一个窗口大小等于 2 的滚动和：

>>> result = pd.rolling_sum(df, 2)
>>> result
                    AAPL   IBM  GOOG  XOM
index                                    
2011-01-1016:00:00   NaN   NaN   NaN  NaN
2011-01-1116:00:00  1500     0     0    0
2011-01-1216:00:00     0     0     0    0
2011-01-1316:00:00 -1500  4000     0    0
2011-01-1416:00:00 -1500  4000     0    0
2011-01-1816:00:00     0     0     0    0

要修复NaNs，只需执行以下操作：

>>> result.iloc[0,:] = df.iloc[0,:]
>>> result
                    AAPL   IBM  GOOG  XOM
index                                    
2011-01-1016:00:00  1500     0     0    0
2011-01-1116:00:00  1500     0     0    0
2011-01-1216:00:00     0     0     0    0
2011-01-1316:00:00 -1500  4000     0    0
2011-01-1416:00:00 -1500  4000     0    0
2011-01-1816:00:00     0     0     0    0
于 2013-09-29T10:56:52.083 回答