インデックスの変更
A B day_of_the_week 2018/1/1 1.2 13.5 Mon 2018/1/10 2.5 12.1 Wed 2018/1/15 1.4 10.9 Mon 2018/1/22 3.2 11.5 Mon 2018/2/5 1.8 10.6 Mon 2018/2/12 2.2 10.1 Mon 2018/2/19 2.8 11.7 Mon 2018/2/26 3.4 12.5 Mon 2018/3/5 1.9 10.0 Mon 2018/3/12 2.0 11.0 Mon
A B day_of_the_week 2018-01-01 1.2 13.50 Mon 2018-01-08 1.3 12.20 Mon 2018-01-15 1.4 10.90 Mon 2018-01-22 3.2 11.50 Mon 2018-01-29 2.5 11.05 Mon 2018-02-05 1.8 10.60 Mon 2018-02-12 2.2 10.10 Mon 2018-02-19 2.8 11.70 Mon 2018-02-26 3.4 12.50 Mon 2018-03-05 1.9 10.00 Mon 2018-03-12 2.0 11.00 Mon
上のデータフレームを下のように変更する方法。
- 月曜日だけを抽出
- 毎週のデータにするため存在しないindexを追加（この場合1/8と1/29）
- 存在しないデータを補間
import pandas as pd df = pd.read_csv('Book1.csv', index_col=0) df = df.reindex(pd.to_datetime(df.index)) new_index = pd.date_range(start=df.index[0], end=df.index[-1], freq='7D') df = df.reindex(new_index) df.interpolate(limit_area='inside',inplace=True) df['day_of_the_week']='Mon'
結合して保存
import pandas as pd df_data = pd.read_csv('Pt1_data.csv', index_col=0) df_data = df_data.reindex(pd.to_datetime(df_data.index)) df_drug = pd.read_csv('Pt1_drug.csv', index_col=0) df_drug = df_drug.reindex(pd.to_datetime(df_drug.index)) new_index = pd.date_range(start=df_data.index[0], end=df_data.index[-1], freq='7D') df_data = df_data.reindex(new_index) df_drug = df_drug.reindex(new_index) df = pd.concat([df_data, df_drug], axis=1) df.interpolate(limit_direction='both', inplace=True) df.to_csv('Pt_all.csv')
ある特定の列を1行ずらして1行目を削除する
df['Fe']=df['Fe'].shift() df = df.drop(df.index[0])
