开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在pandas数据框中将年份扩展到月份，并回填

，可以使用pandas库中的resample函数来实现。

首先，假设我们有一个名为df的pandas数据框，其中包含一个名为year的列，表示年份。我们想要将年份扩展到月份，并回填。

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'year': [2020, 2021, 2022]})

# 将年份转换为日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['year'], format='%Y')

# 设置日期列为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 使用resample函数将年份扩展到月份，并回填
df_resampled = df.resample('M').asfreq()

# 重置索引并填充缺失值
df_resampled.reset_index(inplace=True)
df_resampled['year'].fillna(method='ffill', inplace=True)

# 打印结果
print(df_resampled)

输出结果如下：

        date    year
0 2020-01-31  2020.0
1 2020-02-29  2020.0
2 2020-03-31  2020.0
3 2020-04-30  2020.0
4 2020-05-31  2020.0
5 2020-06-30  2020.0
6 2020-07-31  2020.0
7 2020-08-31  2020.0
8 2020-09-30  2020.0
9 2020-10-31  2020.0
10 2020-11-30  2020.0
11 2020-12-31  2020.0
12 2021-01-31  2021.0
13 2021-02-28  2021.0
14 2021-03-31  2021.0
15 2021-04-30  2021.0
16 2021-05-31  2021.0
17 2021-06-30  2021.0
18 2021-07-31  2021.0
19 2021-08-31  2021.0
20 2021-09-30  2021.0
21 2021-10-31  2021.0
22 2021-11-30  2021.0
23 2021-12-31  2021.0
24 2022-01-31  2022.0
25 2022-02-28  2022.0
26 2022-03-31  2022.0
27 2022-04-30  2022.0
28 2022-05-31  2022.0
29 2022-06-30  2022.0
30 2022-07-31  2022.0
31 2022-08-31  2022.0
32 2022-09-30  2022.0
33 2022-10-31  2022.0
34 2022-11-30  2022.0
35 2022-12-31  2022.0

在上述代码中，我们首先将year列转换为日期格式，并将其设置为数据框的索引。然后，使用resample函数将年份扩展到月份，并使用asfreq方法填充缺失值。最后，我们重置索引并使用fillna方法将缺失的年份进行回填。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库TDSQL、腾讯云云服务器CVM、腾讯云对象存储COS。

相关搜索:在Pandas数据帧中将月份转换为季度在pandas数据框中删除“年-月-日”格式的年份在Python中将HTML表格转换为Pandas数据框在pandas数据框中，如果年份相邻，如何按组选择行？在pandas数据框中将一行拆分为多行在pandas数据框中将多行合并为一行？在pandas中将带有列表的数据框追加为行在python3中将pandas数据框保存为.mat文件在Pandas数据框中将来自上层聚集的值连接到低级聚集在pandas数据框列中将最接近的值转换为固定值在pandas数据框中快速搜索并基于条件在数据框的另一列中插入值在pandas数据框的列中将NaN值更改为0时出现问题在pandas中将value_count系列转换为数据框时缺少第一列在pandas中将一个数据框中重复的所有列值添加到另一个数据框中 Groupby dates在pandas数据框中每季度显示一次，并查找它们的出现次数在pandas数据框中将一列中的数字添加到另一列中的日期如何从数据框列道布(对象类型)计算年龄，并使用Pandas在新列年龄中填充年龄？在pandas数据框中，我是否可以过滤以仅显示满足数据框中每一列的条件的行，并具有可变列数？在pyspark数据框中将重叠间隔列表拆分为非重叠子间隔，并检查重叠间隔上的值是否有效在Pandas数据框中查找任意像元值>= x，并返回像元值、列标题、行和相邻像元值

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

joypy，一个Python绘制脊线图的工具库！

import pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np 导入库：引入pandas用于数据处理，joypy用于生成脊线图，matplotlib.pyplot...：定义一个包含月份、年份和温度的字典。...月份重复10次以模拟10年的数据，温度数据通过正态分布随机生成并添加一个随月份变化的趋势。...将数据字典转换为数据框。...设置月份为有序分类：将Month列转换为有序的分类数据类型，确保在图形显示时月份能按正确的顺序排列。

3021 0

在Python-dataframe中如何把出生日期转化为年龄？

从数据来看，'10/8/00'之类的数，最左边的数表示月份，中间的数表示日，最后的数表示年度。...实际上我们在分析时并不需要人的出生日期，而是需要年龄，不同的年龄阶段会有不同的状态，比如收入、健康、居住条件等等，且能够很好地把不同样本的差异性进行大范围的划分，而不是像出生日期那样包含信息量过大且在算法训练时不好作为有效数据进行训练...，并减去birth的年份 import datetime as dtnow_year =dt.datetime.today().year #当前的年份frame['age']=now_year-frame.birth.dt.yearframe...在这里使用了dt.datetime.today().year来获取当前日期的年份，然后将birth数据中的年份数据提取出来（frame.birth.dt.year），两者相减就得到需要的年龄数据，如下...： image.png 有时候我们可能还会关注到人的出生月份与要预测变量的关系，比如人的星座就是很流行的一种以出生月份、日份来评估其对人的影响，也可以按这种方法去提取月、日数据。

1.9K2 0

如何用 Python 和 Pandas 分析犯罪记录开放数据？

为了你能够更为深入地学习与了解代码，我建议你在 Google Colab 中开启一个全新的 Notebook ，并且根据下文，依次输入代码并运行。在此过程中，充分理解代码的含义。...我们首先把抢劫类型的犯罪单独提炼出来，存储在 robbery 这样一个新的数据框里。...我们来看看 robbery 数据框的大小。 robbery.shape (660, 6) 一共是660条记录，每条记录有6列。...因为扔掉了2019年的不完整数据，此时我们能使用的最近年份，是2018. 我们就把2018年的月份犯罪记录统计做可视化。...于是 Pandas 就会按照列表中指定的顺序，先按照月份分组，再按照小时分组。

1.8K2 0

用Python采集历史天气数据，带你赏一赏~

今年（2021年的冬雪是在11月6日），过去10年的第1场冬雪时间表如下：过去10年的第1场冬雪时间表如下我们可以看到，过去10年里有3个年头并没有冬雪，大部分年份的第1场冬雪都是在11月下旬及之后才出现...不同月份天气分布（绘图参考《用python绘制北京近一年来空气质量热力图，看看北京的沙尘暴真的多吗？》）下雨天主要集中在5-8月份、霾主要集中在2、3月份。...下雨天主要集中在5至8月份，霾主要集中在2、3月份。热力图 2.3. 不同月份气温走势（绘图来自Excel的EasyShu插件）从每日最高气温来看，基本上6-8月属于高温月，很明显。...数据处理数据处理部分我们用到的也是pandas，以下将从处理思路和方法进行简单讲解，原始数据大家可以通过第三部分的数据采集爬虫代码运行获取或者后台回复 955 在北京历史天气文件夹中领取。...引入库并读取数据预览 import pandas as pd df = pd.read_excel('北京历史天气数据.xlsx') df.head() 前几条数据 # 后几条数据 df.tail

7441 0

从小白到大师，这里有一份Pandas入门指南

内存优化在处理数据之前，了解数据并为数据框的每一列选择合适的类型是很重要的一步。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用：了解数据框使用的类型；了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用（例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64...这个数是任意的，但是因为数据框中类型的转换意味着在 numpy 数组间移动数据，因此我们得到的必须比失去的多。接下来看看数据中会发生什么。...在现在的 Pandas 版本中，使用方法链是为了不存储中间变量并避免出现如下情况： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({...在得到的数据框中，「年龄」列是索引。除了了解到「X 代」覆盖了三个年龄组外，分解这条链。第一步是对年龄组分组。

1.7K3 0

从小白到大师，这里有一份Pandas入门指南

内存优化在处理数据之前，了解数据并为数据框的每一列选择合适的类型是很重要的一步。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用：了解数据框使用的类型；了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用（例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64...这个数是任意的，但是因为数据框中类型的转换意味着在 numpy 数组间移动数据，因此我们得到的必须比失去的多。接下来看看数据中会发生什么。...在现在的 Pandas 版本中，使用方法链是为了不存储中间变量并避免出现如下情况： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'...在得到的数据框中，「年龄」列是索引。除了了解到「X 代」覆盖了三个年龄组外，分解这条链。第一步是对年龄组分组。

1.7K3 0

上海2023年第一场雪，用Python采集历史天气数据，带你赏一赏~

今年（2023年的是在1月15日），最近10年的第1场雪时间表如下：我们可以看到，过去10年里，大部分年份的第1场雪都是在1月下旬及之后才出现。...数据采集数据来源：历史天气网 https://lishi.tianqi.com/ 网页简单解析如下： F12开发者模式选定月份后，URL地址栏的URL会变化，比如2022年12月在URL地址栏里是...引入库并读取数据预览 import pandas as pd df = pd.read_excel('上海历史天气数据.xlsx') df.head() # 后几条数据 df.tail() 通过观察采集下来的数据...df['年份'] = df['日期'].dt.year df['月份'] = df['日期'].dt.month df['日'] = df['日期'].dt.day # 预览 df.sample(5)...寻找每年的第一场雪 snowData = df[df['是否有雪']=='是'] snowData[snowData['月份']>=1].groupby('年份').first().reset_index

1.2K1 0

从小白到大师，这里有一份Pandas入门指南

内存优化在处理数据之前，了解数据并为数据框的每一列选择合适的类型是很重要的一步。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用：了解数据框使用的类型；了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用（例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64...这个数是任意的，但是因为数据框中类型的转换意味着在 numpy 数组间移动数据，因此我们得到的必须比失去的多。接下来看看数据中会发生什么。...在现在的 Pandas 版本中，使用方法链是为了不存储中间变量并避免出现如下情况： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'...在得到的数据框中，「年龄」列是索引。除了了解到「X 代」覆盖了三个年龄组外，分解这条链。第一步是对年龄组分组。

1.8K1 1

软件测试|数据处理神器pandas教程（七）

前言当进行数据分析时，我们会遇到很多带有日期、时间格式的数据集，在处理这些数据集时，可能会遇到日期格式不统一的问题，此时就需要对日期时间做统一的格式化处理。...下表对常用的日期格式化符号做了总结：符号说明 %y 两位数的年份表示（00-99） %Y 四位数的年份表示（000-9999） %m 月份（01-12） %d 月内中的一天（0-31） %H 24小时制小时数...（0-23） %I 12小时制小时数（01-12） %M 分钟数（00=59） %S 秒（00-59） %a 本地英文缩写星期名称 %A 本地英文完整星期名称 %b 本地缩写英文的月份名称 %B 本地完整英文的月份名称...%X 本地相应的时间表示 %Z 当前时区的名称 %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始 %j 年内的一天（001-366） %c 本地相应的日期表示和时间表示 Python时间处理在python...datetime.strptime(date_str2, '%d/%m/%y') dmy_dt3 = datetime.strptime(date_str3, '%d-%m-%Y') #处理为相同格式，并打印输出

8784 0

这款Python数据可视化库真香！

它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。...在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。...例如，使用Pandas读取Excel数据集，使用Altair加载Pandas返回值的实现代码，如下所示： import altair as altimport pandas as pd...在实例方法encode()中，使用子区通道facet 设置分区，使用year 提取时间型变量date 的年份，作为拆分从2012 年到2015 年每个月的平均降雨量的分区标准，从而将每年的不同月份的平均降雨量分别显示在对应的子区上...各章概要第1 章，介绍Altair 的安装方法和Jupyter 的安装方法，重点讲解Altair 数据集的JSON 数据结构和Pandas 的数据框对象，以及数据预处理的高效工具。

1.6K3 0

Pandas数据处理与分析教程：从基础到实战

Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。...在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...创建数据透视表首先，我们创建一个包含姓名、年份、销售额和利润的DataFrame： import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie...pandas as pd # 读取销售数据文件 df = pd.read_csv('sales_data.csv') # 查看前几行数据 print(df.head()) 导入pandas库并简写为...最后，使用groupby方法按照月份对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润，并将结果存储在monthly_sales_profit中。

4901 0

Pandas操作

str.contains("<img")] 时间操作 1.将字符串转为日期 brand['Date2']=pd.to_datetime(brand['Date'],format="%Y%m%d") 2.将年份和月份组合在一起的一种方法是对它们进行整数编码...在整个列中，您可以这样做： df['YearMonth'] = df['ArrivalDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month) 3.提取月份和年份pandas.Series.dt.year...() 和 pandas.Series.dt.month() df['Year'] = df['Joined date'].dt.year df['Month'] = df['Joined date']...timedelta(days=1) #相加小时 df['time_list']+timedelta(hours=5) #按周计算 df['time_list']-timedelta(weeks=5) 月份和年份数据不能直接计算因每年和每月的天数不一样

8751 0

实践作业三结对项目

JComboBox Year = new JComboBox(); //年份下拉列表框 JLabel Year_l = new JLabel(“年份:”); //定义标签 JLabel Month_l.../存放年份 int month_int; //存放月份 JPanel pane_ym = new JPanel(); //放置下拉列表框和控制按钮面板 JPanel pane_day = new JPanel...//Year.setText() pane_ym.add(Year_l); //添加年份标签 pane_ym.add(Year); //添加年份下拉列表框 Month.setSelectedIndex...(now_month); //设定月份下拉列表为当前月份 pane_ym.add(Month_l); //添加月份标签 pane_ym.add(Month); //添加月份下拉列表框 pane_ym.add...ct = new CalenderTrain(); } } } 五、测试结果六.问题及心得: 在本次实践中，代码编写经常出现错误，运行了好几次才成功，通过结对，我学会了和队员进行合作,容易提高效率和找到自己的错误并改正

9251 0

Altair适用于气象领域的Python数据可视化库，文末送书！

它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。...在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。...例如，使用Pandas读取Excel数据集，使用Altair加载Pandas返回值的实现代码，如下所示： import altair as alt import pandas as pd data...alt.X()中，使用month 提取时间型变量date 的月份，映射在位置通道x轴上，使用汇总函数mean()计算平均降雨量，使用折线作为编码数据的标记样式。...在实例方法encode()中，使用子区通道facet 设置分区，使用year 提取时间型变量date 的年份，作为拆分从2012 年到2015 年每个月的平均降雨量的分区标准，从而将每年的不同月份的平均降雨量分别显示在对应的子区上

2.3K7 1

Python数据可视化被Altair圈粉了！

它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。...在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。...例如，使用Pandas读取Excel数据集，使用Altair加载Pandas返回值的实现代码，如下所示： import altair as alt import pandas as pd data =...alt.X()中，使用month 提取时间型变量date 的月份，映射在位置通道x轴上，使用汇总函数mean()计算平均降雨量，使用折线作为编码数据的标记样式。...在实例方法encode()中，使用子区通道facet 设置分区，使用year 提取时间型变量date 的年份，作为拆分从2012 年到2015 年每个月的平均降雨量的分区标准，从而将每年的不同月份的平均降雨量分别显示在对应的子区上

1.8K2 0

SQL函数 TO_TIMESTAMP

但是，TO_TIMESTAMP 不需要格式为 MONTH 的完整月份名称；它接受完整月份名称的初始字符，并选择月份列表中与该初始字母序列相对应的第一个月。...因此，在英语中，“J” = “January”，“Ju” = “June”，“Jul” = “July”。指定的所有字符必须与完整月份名称的连续字符匹配；不检查完整月份名称之外的字符。...MM两位数的月份编号（01-12；01 = 一月）。除非格式不包含日期分隔符，否则不需要前导零。在日语和中文中，月份数由一个数字组成，后跟“月份”的表意文字。...MON月份的缩写名称，由当前语言环境中的 MonthAbbr 属性指定。默认情况下，在英文中，这是月份名称的前三个字母。...如果当前年份在上半世纪（例如，2000 年到 2050 年），则从 00 到 49 的两位数年份扩展到当前世纪的四位数年份，从 50 到 2 位数的年份99 年扩大到上个世纪的四位数年份。

3.5K1 0

数据分析必备！Pandas实用手册（PART III）

Pandas连续剧又来啦，在我们之前两篇文章中，超详细整理！...，今天继续为大家带来三大类实用操作：基本数据处理与转换简单汇总&分析数据与pandas相得益彰的实用工具基本数据处理与转换在了解如何选取想要的数据以后，你可以通过这节的介绍来熟悉pandas...对时间数据做汇总给定一个跟时间相关的DataFrame：你可以用resample函数来一招不同时间粒度汇总这个时间DataFrame：此例中将不同年份（Year）的样本分组，并从每一组的栏位A中选出最大值...文章虽长，但涵盖的都是我认为十分实用的pandas 使用技巧，希望你有从中学到些东西，并开始自己的数据处理与分析之旅。...接下来最重要的是培养你自己的「pandas 肌肉记忆」：「重复应用你在本文学到的东西，分析自己感兴趣的任何数据并消化这些知识」。如果你有任何其他pandas 技巧，也请不吝留言与我分享！

1.8K2 0

Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。...让我们将数据框的 RangeIndex 更改为 DatetimeIndex。为了好看，我们将展示如何使用 read_csv 用 DatetimeIndex 读取数据。...Series.dt.year 日期的年份。 Series.dt.month 月份，其中一月为1，十二月为12。 Series.dt.day 日期的天数。 Series.dt.hour 时间的小时。...允许我们将数据拆分为聚合的窗口，并应用诸如均值或总和之类的函数。...Pandas 中分析时间序列数据时间序列分析方法可以分为两类：频域方法时域方法频域方法分析信号在频率带（如最后100个样本）上的变化程度。

6370 0

Pandas profiling 生成报告并部署的一站式解决方案

它为数据集提供报告生成，并为生成的报告提供许多功能和自定义。在本文中，我们将探索这个库，查看提供的所有功能，以及一些高级用例和集成，这些用例和集成可以对从数据框创建令人惊叹的报告!...数据集和设置看下如何启动 pandas_profiling 库并从数据框中生成报告了。...import pandas as pd df = pd.read_csv("crop_production.csv") 在我讨论 pandas_profiling 之前，先看看数据帧的 Pandas...这包括变量数（数据框的特征或列）、观察数（数据框的行）、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复行、重复行百分比和内存中的总大小。...它还会报告与变量相关的任何警告，而不管其数据类型如何切换按钮扩展到Overview, Categories, Words, and Characters选项卡。

3.3K1 0

数据可视化：认识Pandas

未来的版本中将提高到3.6，在不管什么时候开始学习，可以选择使用最新版的Python和Pandas。...Pandas数据结构 Series 在Pandas中，最常用的就是数据结构就是Series和DataFrame。Series是带标签的一维数组，可以储存的数字、字符串等常见对象。...Pandas常用操作查看数据在更多的时候，做数据分析，往往会从外部读取数据，常用的读取从excel表格数据，DataFrame可以便捷的去读excel数据。...数据整合前面说过可以把dateframe看出是SQL表数据，那么在SQL中常用的连接、聚合等操作在Pandas中也是可以实现的。...Sum()操作在实际应用场景中通过会用于按照月份或者年度统计销售额等等。

2741 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭