python 扩展数据（补全缺失日期）

最新推荐文章于 2024-07-05 03:21:43 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-05 03:21:43 发布 · 1.1k 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #开发语言

本文介绍如何使用Python的Pandas库处理时间序列数据，针对存在部分城市缺失日期的情况，通过找到数据集的最早和最晚日期，创建完整日期范围，并利用`reindex`函数来填充缺失日期，确保2022年1月1日至1月5日数据的完整性。

背景：有一时间序列数据，如下图，存在部分城市缺失一些日期的数据。
目标：补齐缺失的日期数据（本文完整的日期范围是2022.1.1-2022.1.5）。
代码

# 补全缺失日期
min_date = df['日期'].min()
max_date = df['日期'].max()
date_range = pd.date_range(min_date, max_date)
df.groupby(['省份','城市']).apply(lambda x: x.reindex(date_range))

在这里插入图片描述
仅展示部分结果。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

数据分析小鹏友

关注关注

6
点赞
踩
7

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Python领域数据挖掘的实战经验

AI天才研究院

06-11

1296

数据挖掘就像“从海量沙子里淘黄金”——用科学的方法从数据中发现有价值的规律。在Python领域，由于其丰富的工具库（如Pandas、Scikit-learn）和简洁的语法，已成为数据挖掘的首选语言。本文按“故事引入→核心概念→算法原理→实战案例→应用场景→未来趋势”的逻辑展开，重点通过“做蛋糕”的生活类比，将数据挖掘的抽象步骤具象化。数据挖掘全流程：采集→清洗→特征工程→训练→评估→应用（像做蛋糕的流水线）。关键步骤：数据清洗是“挑坏材料”，特征工程是“调整材料比例”，模型训练是“用历史配方教机器”。

Python时间序列缺失值的处理方法（日期缺失填充）

09-18

主要给大家介绍了关于Python时间序列缺失值（日期缺失填充）的处理方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用Python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【Python】补齐缺失日期

Asher117的博客

12-21

7134

有DataFrame类型数据data，其中有index列为日期，另有value列，补充缺失日期列index代码如下： import pandas as pd import datetime #创建DataFrame数据，包括index列和value列，其中index列为日期，但是格式为string格式 data = pd.DataFrame(data={'index':['2020-10-09','2020-10-10','2020-10-17','2020-10-15'],'value':range(4

【每日一练】Python对日期范围自动补充(个人需求，不算题目)

weixin_42636075的博客

04-21

411

Python对日期范围自动补充(个人需求)

【Python】如何利用pandas自动填充excel里面缺失的日期并将其值补充为0

lemon9597的博客

06-09

1090

通过python里的pandas库填充excel里面缺失的时间日期并将其值补充为0；excel查找重复值并删除的方案

Python数据处理-使用Pandas补齐缺失日期（pd.date_range）

不想做数分的码农不是好运营

03-08

1万+

在处理时间序列的数据中，有时候会遇到有些日期的数据缺失的情况，这时候可以用pandas的 `date_range` 函数快速补齐缺失日期，再根据实际情况补齐缺失值。

精选资源

tableau表扩展-填补缺失日期

03-24

本文将深入探讨“tableau表扩展-填补缺失日期”的主题，结合提供的资源，包括tableau模板源文件、文本说明以及Python脚本，来解析如何在Tableau中处理缺失日期并进行数据填充。首先，我们要明白在数据分析中，完整...

精选资源

一种基于张量的交通数据补全方法

03-10

最后，根据文档中提及的关键词“Missing data, Traffic volume, Tensor decomposition, Multiple pattern”，可以得知文章还讨论了与缺失数据、交通量、张量分解以及多模式相关的其他细节和实验结果，但由于具体内容...

毕设&课程作业_南京大学智能家居数据补全系统.zip

02-15

在这个项目中，学生可能需要构建一个能够处理和分析智能家居设备产生的数据，并进行缺失数据补全的智能系统。下面将详细阐述该项目中的关键知识点。 1. **智能家居系统**：智能家居系统是利用先进的计算机技术、...

《利用Python进行数据分析》阅读笔记

weixin_52209561的博客

05-20

1013

利用Python进行数据分析》这本书是由Wes McKinney编写的，他是Python pandas项目的创始人。这本书详细介绍了如何使用pandas进行数据分析，以及如何利用Python的其他库，如NumPy和IPython，来处理、清洗和规整数据。Series和statsmodels是Python的一个库，用于拟合多种统计模型，进行统计测试和数据探索。scikit-learn是Python的一个库，支持简单和复杂的机器学习算法。

python3 将时间补齐。比较时间戳

hongtao1126的专栏

02-06

949

直接来代码 nowTime = datetime.now() timeStr = '20:00:00 010' strVal = nowTime.strftime("%Y-%m-%d") cfgTime = datetime.strptime(strVal + ' ' + timeStr, '%Y-%m-%d %H:%M:%S %f') print(f' { cfgTime.timestamp()} {nowTime.timestamp()}') 也可以用于修改时间戳的日期月份，得到新的时间戳

Python逐日填补Excel中的日期并用0值填充缺失日期的数据

疯狂学习GIS的博客

10-05

1149

本文介绍基于Python语言，读取一个不同的列表示不同的日期的.csv格式文件，将其中缺失的日期数值加以填补；并用0值对这些缺失日期对应的数据加以填充的方法~

关于Python的时间操作补充

weixin_42539547的博客

07-30

516

# date data # 日期数据 import datetime # 获取今天的时间 date1 = datetime.datetime.today() print(date1) # 获取现在的时间 2018-07-02 11:05:33.268490 date2 = datetime.datetime.now() print(date2) # %y 获取年 %m获取月 %...

python中日期的使用

qq_41899015的博客

10-15

227

学习目标：提示：关于python中日期的简单使用学习内容：提示：datetime和time 1、获取当前时间、时间戳 2、时间格式的转换 3、时间的运算（时间的增加，减少） datetime datetime.time 设置，小时，分钟，秒数 datetime.date 设置日期，年份，月，天 datetime.datetime 设置时间，日期和小时数等都包含 datetime.timedelta 时间直接的运算 datetime.time、datetime.dat

python dataframe 分组填充时间

weixin_40455173的博客

07-05

127

Python笔记：求年月日，在整数类型字符串前补0，如‘1‘-＞‘01‘

weixin_51330175的博客

02-03

3709

Python求年月日，以字符串连接输出

【python】时间序列缺失值填充

hggl_bera的博客

05-03

1341

最近在做时间序列预测，采集到的数据，时间上存在部分数值数据缺失，如下图。经过查找，可以通过pandas库中resample方法解决。

python 日期处理

常城的专栏

10-17

2291

还是没有技术含量的备忘文。请勿拍砖。以2010年1月1日为例：如果日期要补全的，例如2010-01-01 ，那么用time.strftime() 获得比较方便；如果日期要非补全的，例如2010-1-1 ，那么用time.localtime()获得比较方便； >>> import time >>> time.time() 1381978764.663 >>> time.

Python时间序列缺失值处理（日期缺失填充）完全教程-附Python完整例程

最新发布

07-17

在时间序列数据中，缺失数据是一个常见问题，而自编码器（Autoencoder）结合LSTM（长短期记忆网络）是一种有效的方法，用于处理具有时序特性的缺失数据补全任务。这种模型能够利用LSTM的序列建模能力捕捉时间依赖性，同时通过自编码器的结构学习数据的潜在表示，从而实现对缺失值的重构。 ### 模型设计思路自编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，其目标是学习一个低维表示（潜在空间），并能够重构原始输入。在时间序列数据中，可以将LSTM作为编码器和解码器的核心组件，以处理序列的时序特性。 - **编码器（Encoder）**：将输入的时间序列数据编码为一个固定长度的潜在表示。LSTM层可以捕获时间序列的长期依赖关系，并生成一个上下文向量（context vector），该向量包含输入序列的关键信息。 - **解码器（Decoder）**：使用另一个LSTM层从潜在表示中重构原始输入。在缺失数据补全任务中，解码器的目标是重建完整的序列，包括缺失的部分。 ### 数据预处理在将数据输入模型之前，需要进行以下预处理步骤： 1. **缺失值标记**：使用特定值（如`NaN`或`-1`）标记缺失数据点，以便模型能够识别哪些位置是缺失的。 2. **归一化**：对数据进行标准化或归一化处理，使模型更容易收敛。 3. **窗口划分**：将时间序列划分为固定长度的窗口，以便输入LSTM模型。 ### 模型结构示例（使用PyTorch）以下是一个基于PyTorch的LSTM自编码器实现示例，适用于时间序列缺失数据补全任务： ```python import torch import torch.nn as nn class LSTMAutoencoder(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, latent_dim): super(LSTMAutoencoder, self).__init__() # 编码器LSTM self.encoder_lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True) # 映射到潜在空间 self.encoder_to_latent = nn.Linear(hidden_dim, latent_dim) # 从潜在空间解码 self.latent_to_decoder = nn.Linear(latent_dim, hidden_dim) # 解码器LSTM self.decoder_lstm = nn.LSTM(hidden_dim, input_dim, batch_first=True) def forward(self, x): # 编码阶段 encoder_out, (hidden, cell) = self.encoder_lstm(x) latent = self.encoder_to_latent(encoder_out[:, -1, :]) # 使用最后一个时间步的隐藏状态 # 解码阶段 decoder_input = self.latent_to_decoder(latent) decoder_input = decoder_input.unsqueeze(1).repeat(1, x.size(1), 1) # 扩展为相同时间步长 decoder_out, _ = self.decoder_lstm(decoder_input) return decoder_out ``` ### 训练与优化 - **损失函数**：通常使用均方误差（MSE）作为损失函数，仅对非缺失部分计算损失。可以使用掩码（mask）来忽略缺失值对损失函数的影响。 - **优化器**：采用Adam优化器进行参数更新。 - **训练策略**： - 在训练过程中，可以随机引入缺失值（如随机掩码部分数据点），以增强模型对缺失数据的鲁棒性。 - 验证时，使用真实缺失数据进行评估，确保模型在实际场景中的有效性。 ### 应用场景与优势 - **适用场景**：适用于传感器数据、金融时间序列、气象数据等存在缺失值的时序数据。 - **优势**： - 能够捕捉时间序列的长期依赖关系。 - 通过自编码器结构学习数据的潜在表示，有助于提高缺失数据的重构精度。 - 可以结合注意力机制（Attention）进一步提升模型性能。 ###