如何在Pandas DataFrame中实现date:value字典的日期范围值映射

问题原因 #

你的代码全返回NaN的核心原因是类型不匹配：DataFrame的索引是datetime64时间类型，而你传入的字典key是字符串类型，map操作无法匹配到对应值，后续ffill自然也没有有效值可以填充。

解决方法 #

先将字典转换为时间索引的Series，再通过reindex对齐原DataFrame的索引并向前填充即可，完整代码如下：

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,
}

# 将字典转为时间索引的Series
map_series = pd.Series(dct.values(), index=pd.to_datetime(dct.keys()))
# 对齐df索引，向前填充
df["test"] = map_series.reindex(df.index, method="ffill")

执行后输出完全符合预期：

• 2010-01-01 ~ 2010-01-04 所有时段的test值为1
• 2010-01-05 ~ 2010-01-10 所有时段的test值为2
• 字典中2020年的配置不在目标时间范围内，不会生效

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yellowhat