Python Pandas如何在两个日期间插入每小时行并向前填充price值

前置准备 #

首先确保day_hour列已经转换为Pandas datetime格式，未转换的话先执行格式转换：

import pandas as pd
# 转换时间列格式
df['day_hour'] = pd.to_datetime(df['day_hour'])

核心处理代码 #

两种等效写法均可实现需求：
第一种（使用asfreq实现）：

# 将时间列设为索引，按小时频率重新采样，用前一个非空值填充缺失的price
df = df.set_index('day_hour').asfreq('H', method='ffill').reset_index()

第二种（使用resample实现）：

# 按小时重采样后直接前向填充
df = df.set_index('day_hour').resample('H').ffill().reset_index()

完整可运行测试示例 #

你可以运行下面的代码直接验证效果：

import pandas as pd

# 构造原始示例数据
data = {
    'day_hour': [
        '2020-01-01 05:00:00',
        '2020-01-01 09:00:00',
        '2020-01-01 10:00:00',
        '2020-01-01 11:00:00',
        '2020-01-01 12:00:00'
    ],
    'price': [12.083333, 11.047170, 11.678125, 11.920000, 12.012500]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换时间列格式
df['day_hour'] = pd.to_datetime(df['day_hour'])

# 核心处理
df = df.set_index('day_hour').resample('H').ffill().reset_index()

# 打印结果验证
print(df)

运行后输出结果和你给出的预期格式完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Steven Teglman