我有 2 个数据框(一个 df 和一个系列)。它们看起来像这样:
ranking
Date type
2009-12-31 AAB000001471 Q2
AAB000001513 Q1
AAB000002057 Q2
AAB000002164 Q2
AAB000003162 Q2
..
2020-12-31 AAB013530250 Q1
AAB013530706 Q1
AAB013531035 Q1
AAB135329261 Q1
AAB013536471 Q2
Name: Actif_net_part, Length: 59621, dtype: category
Categories (4, object): ['Q1' < 'Q2' < 'Q3' < 'Q4']
和 :
base
Date type
0 2020-10-06 AAB000006710
1 2020-09-22 AAB000006710
2 2020-09-08 AAB000006710
3 2020-08-25 AAB000006710
4 2020-02-25 AAB000006710
... ... ...
11477259 2019-05-15 AAB013282712
11477260 2019-05-14 AAB013282712
11477261 2019-05-13 AAB013282712
11477262 2019-05-10 AAB013282712
11477263 2019-05-09 AAB013282712
11477264 rows × 2 columns
第一个是年度数据,而第二个是每日数据。我想合并基于类型/日期列的两个基础,但对于年度数据,创建一个带有前向数据的每日数据。我的意思是:2009-12-31 AAB000001471 Q2 2010-01-01 AAB000001471 Q2 .... 直到年底,我有了一个新的价值
我试过了 :
ddd = ranking.groupby(['type', pd.Grouper(level=0, freq='D')]).apply(lambda x: x.fillna(method='ffill'))
但它不工作。我还有年度数据
谢谢