Python在时间序列数据帧中填充零并保留现有值

在时间序列数据帧中填充零并保留现有值是一种常见的数据处理操作，可以使用Python中的pandas库来实现。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，我们可以创建一个时间序列数据帧，假设有两列数据：日期和数值。

data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-04'],
        '数值': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以将日期列设置为数据帧的索引，并将其转换为日期时间类型。

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df.set_index('日期', inplace=True)

接下来，我们可以使用resample函数将数据帧的频率转换为每日，并使用fillna函数填充缺失的日期。

df = df.resample('D').asfreq().fillna(0)

最后，我们可以使用ffill函数将零值填充为现有值。

df = df.ffill()

完成上述步骤后，数据帧中的时间序列将被填充为每日，并且缺失的值将被填充为零，并保留现有值。

这是一个简单的示例，实际应用中可能涉及更复杂的数据处理操作。关于pandas库的更多信息和用法，请参考腾讯云的产品介绍链接：腾讯云-云数据库TDSQL。