날카로운 시리즈를 작성하여 새 팬더 시리즈 만들기

Question

팬더 시리즈가 희박합니다. 설명을 위해 mock series, ts2를 만들어 보겠습니다. 나는 다른 시간의 범위가 새로운 시리즈 (앞으로 충전을 통해)을 만들 TS2를 사용하고자하는

2016-01-31 11 
2016-02-07  9 
2016-02-14 13 
2016-02-21  4 

과 같은

import pandas as pd 
idx2 = pd.date_range('2016-01-29', '2016-02-27', freq='W') 
ts2 = pd.Series(data=[11, 9, 13, 4], index=idx2) 

는

idx1 = pd.date_range('2016-02-01', '2016-02-28', freq='D') 

말 새로운 시계열은 다음과 같아야합니다.

2016-02-01 11 
2016-02-02 11 
2016-02-03 11 
2016-02-04 11 
2016-02-05 11 
2016-02-06 11 
2016-02-07 9 
2016-02-08 9 
... 
2016-02-08 4 

이것을하는 좋은 방법은 무엇입니까? idx1과 idx2의 날짜가 일치하지 않습니다. 따라서 idx1에 2016-02-01을 채우려면 ts2에서 2016-01-31 값을 찾아야합니다.

편집 : idx1은 매일이 아니지만 평일과 노르웨이의 공휴일과 같은 일정의 일정 일 수 있습니다.

Answer 1

편집 : IDX1 특별한 누락 일 휴일

method='ffill'에 사용 reindex가있는 경우 :

ts2.reindex(idx1, method='ffill') 

출력 :

2016-02-01 11 
2016-02-02 11 
2016-02-03 11 
2016-02-04 11 
2016-02-05 11 
2016-02-06 11 
2016-02-07  9 
2016-02-08  9 
2016-02-09  9 
2016-02-10  9 
2016-02-11  9 
2016-02-12  9 
2016-02-13  9 
2016-02-14 13 
2016-02-15 13 
2016-02-16 13 
2016-02-17 13 
2016-02-18 13 
2016-02-19 13 
2016-02-20 13 
2016-02-21  4 
2016-02-22  4 
2016-02-23  4 
2016-02-24  4 
2016-02-25  4 
2016-02-26  4 
2016-02-27  4 
2016-02-28  4 
Freq: D, dtype: int64 

또는 IDX1 그냥 매일 증가하는 경우.

사용 resample 및 ffill :

ts2.resample('D').ffill() 

출력 :

2016-01-31 11 
2016-02-01 11 
2016-02-02 11 
2016-02-03 11 
2016-02-04 11 
2016-02-05 11 
2016-02-06 11 
2016-02-07  9 
2016-02-08  9 
2016-02-09  9 
2016-02-10  9 
2016-02-11  9 
2016-02-12  9 
2016-02-13  9 
2016-02-14 13 
2016-02-15 13 
2016-02-16 13 
2016-02-17 13 
2016-02-18 13 
2016-02-19 13 
2016-02-20 13 
2016-02-21  4 
Freq: D, dtype: int64