我想將字典中定義的值映射date: value到日期的 DataFrame 中。
考慮以下示例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(range(19), index=pd.date_range(start="2010-01-01", end="2010-01-10", freq="12H"))
dct = {
"2009-01-01": 1,
"2010-01-05": 2,
"2020-01-01": 3,
}
我想得到這樣的東西：
df
0 test
2010-01-01 00:00:00 0 1.0
2010-01-01 12:00:00 1 1.0
2010-01-02 00:00:00 2 1.0
2010-01-02 12:00:00 3 1.0
2010-01-03 00:00:00 4 1.0
2010-01-03 12:00:00 5 1.0
2010-01-04 00:00:00 6 1.0
2010-01-04 12:00:00 7 1.0
2010-01-05 00:00:00 8 2.0
2010-01-05 12:00:00 9 2.0
2010-01-06 00:00:00 10 2.0
2010-01-06 12:00:00 11 2.0
2010-01-07 00:00:00 12 2.0
2010-01-07 12:00:00 13 2.0
2010-01-08 00:00:00 14 2.0
2010-01-08 12:00:00 15 2.0
2010-01-09 00:00:00 16 2.0
2010-01-09 12:00:00 17 2.0
2010-01-10 00:00:00 18 2.0
我嘗試了以下操作，但我得到了一個 nan 串列：
df["test"] = pd.Series(df.index.map(dct), index=df.index).ffill()
有什么建議？
uj5u.com熱心網友回復：
缺少值，因為沒有匹配型別 - 在 dict 中是像字串這樣的鍵，在DaatFrameis datetimes in 中DatetimeIndex，需要相同的型別 - 這里Series是從字典創建的助手中的Series.asfreq日期時間，用于在以下時間之間添加日期時間：
dct = {
"2009-01-01": 1,
"2010-01-05": 2,
"2020-01-01": 3,
}
s = pd.Series(dct).rename(lambda x: pd.to_datetime(x)).asfreq('d', method='ffill')
df["test"] = df.index.to_series().dt.normalize().map(s)
print (df)
0 test
2010-01-01 00:00:00 0 1
2010-01-01 12:00:00 1 1
2010-01-02 00:00:00 2 1
2010-01-02 12:00:00 3 1
2010-01-03 00:00:00 4 1
2010-01-03 12:00:00 5 1
2010-01-04 00:00:00 6 1
2010-01-04 12:00:00 7 1
2010-01-05 00:00:00 8 2
2010-01-05 12:00:00 9 2
2010-01-06 00:00:00 10 2
2010-01-06 12:00:00 11 2
2010-01-07 00:00:00 12 2
2010-01-07 12:00:00 13 2
2010-01-08 00:00:00 14 2
2010-01-08 12:00:00 15 2
2010-01-09 00:00:00 16 2
2010-01-09 12:00:00 17 2
2010-01-10 00:00:00 18 2
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