日期时间填充与先前值之间的重采样间隙（多索引）

Question

我正在尝试更正没有日期的每一行。然后想法只是填补缺失日期之间的空白，并用以前的值完成其他列。        ds            SKU  Estoque leadtime0   2018-01-02  504777  45  111   2018-01-04  504777  42  112   2018-01-05  504777  41  113   2018-01-09  504777  40  114   2018-01-12  504777  37  115   2018-01-13  504777  36  116   2018-01-15  504777  35  11... ... ... ... ...6629    2018-08-14  857122  11  106630    2018-08-15  857122  10  106631    2018-08-16  857122  9   106632    2018-08-17  857122  7   106633    2018-08-23  857122  14  106634    2018-08-24  857122  13  10我已经尝试过：df.set_index('ds', inplace=True)df = df.resample("D")或者df.resample("D", how='first', fill_method='ffill')但我刚得到这个：DatetimeIndexResampler [freq=<Day>, axis=0, closed=left, label=left, convention=start, base=0]当我尝试：(df.groupby('SKU') .resample('D') .last() .reset_index() .set_index('ds'))我收到此错误：ValueError: cannot insert SKU, already exists我试图得到这个结果：        ds            SKU  Estoque leadtime0   2018-01-02  504777  45  111   2018-01-03  504777  45  112   2018-01-04  504777  42  113   2018-01-05  504777  41  114   2018-01-06  504777  41  115   2018-01-07  504777  41  116   2018-01-08  504777  41  117   2018-01-09  504777  40  11... ... ... ... ...PS：如果我将日期设置为索引，我有重复的索引。我需要首先隔离每个产品（分组依据）

Answer 1

在您的情况下，您可能需要与 apply

#df.set_index('ds', inplace=True)

df.groupby('SKU').apply(lambda x : x.resample('D').ffill()).reset_index(level=0,drop=True)