（此问题是如何以7d频率使用pandas Grouper并用0填充缺失天的后续操作？）
我有以下数据框
df = pd.DataFrame({
'names': ['joe', 'joe', 'joe'],
'dates': [dt.datetime(2019,6,1), dt.datetime(2019,6,5), dt.datetime(2019,7,1)],
'start_date': dt.datetime(2019,5,1),
'end_date': dt.datetime(2019,7,5),
'values': [5,2,13]
})
names dates start_date end_date values
0 joe 2019-06-01 2019-05-01 2019-07-05 5
1 joe 2019-06-05 2019-05-01 2019-07-05 2
2 joe 2019-07-01 2019-05-01 2019-07-05 13
我想在7天的数据块中对数据进行重新采样，日期范围由start_date和定义end_date。
通过使用以下变通办法，我能够实现所需的结果
temp_df = pd.DataFrame({
'dates': [df.start_date.tolist()[0], dt.end_date.tolist()[0]],
'names': df.names.tolist()[0],
'values': 0
})
concat_df = pd.concat([df, temp_df], axis=0, sort=True)
concat_df.set_index('dates').groupby('names').resample('7D').sum()
哪个输出
values
names dates
joe 2019-05-01 0
2019-05-08 0
2019-05-15 0
2019-05-22 0
2019-05-29 5
2019-06-05 2
2019-06-12 0
2019-06-19 0
2019-06-26 13
2019-07-03 0
这就是我想要的。
我敢肯定，有更好的方法可以实现这一目标。你有什么建议吗？
谢谢！
您只需要为当前时间序列重新编制索引，就可以避免pd.concat产生更好的结果。
df.set_index('dates', inplace=True)
def groupbyResample(groupby):
date_range = pd.date_range(groupby.start_date.min(), groupby.end_date.max(),
freq='d', name='date_index')
return date_range.to_frame(name='dates').join(groupby).resample('7D')['values'].sum()
df.groupby('names').apply(groupbyResample).stack()
结果：
names date_index
joe 2019-05-01 0.0
2019-05-08 0.0
2019-05-15 0.0
2019-05-22 0.0
2019-05-29 5.0
2019-06-05 2.0
2019-06-12 0.0
2019-06-19 0.0
2019-06-26 13.0
2019-07-03 0.0
dtype: float64
使用魔术功能%%timeit：
%%timeit
def groupbyResample(groupby):
..
7.9 ms ± 352 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
您的方法：
%%timeit
temp_df = pd.DataFrame({ ..
9.1 ms ± 394 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
性能提升不多，但是，使用函数确实可以很好地扩展，并且您自己不会编写很多代码。话虽如此，我仍然觉得还有一种更惯用的方式来做到这一点。
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