Создать фрейм данных из словаря datetime и int

У меня есть словарь значений datetime и int, как показано ниже.

end_date = datetime.datetime.strptime("01-12-2020", "%d-%m-%Y")
details = {
    datetime.datetime.strptime("30-01-2020", "%d-%m-%Y") : 15,
    datetime.datetime.strptime("10-10-2020", "%d-%m-%Y") : 10,
    datetime.datetime.strptime("11-10-2020", "%d-%m-%Y") : 11.5,
    datetime.datetime.strptime("10-11-2020", "%d-%m-%Y") : 20,
    datetime.datetime.strptime("12-11-2020", "%d-%m-%Y") : 23.19,
}

Я хотел бы преобразовать это в фреймворк данных pandas ниже. Там, где данные недоступны в словаре, они должны быть заполнены нулем.

python pandas dataframe

13.05.2022 15:38

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Решение:

import pandas as pd
import datetime
df = pd.DataFrame(columns=[y+'_2020' for y in ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']], index= [x for x in range(1,32)])
month_map = {1: 'Jan', 2: 'Feb', 3: 'Mar', 4: 'Apr', 5: 'May', 6: 'Jun', 7: 'Jul', 8: 'Aug', 9: 'Sep', 10: 'Oct', 11: 'Nov', 12: 'Dec'}
details = {
    datetime.datetime.strptime("30-01-2020", "%d-%m-%Y") : 15,
    datetime.datetime.strptime("10-10-2020", "%d-%m-%Y") : 10,
    datetime.datetime.strptime("11-10-2020", "%d-%m-%Y") : 11.5,
    datetime.datetime.strptime("10-11-2020", "%d-%m-%Y") : 20,
    datetime.datetime.strptime("12-11-2020", "%d-%m-%Y") : 23.19,
}

for k1,v1 in details.items():
    df.loc[k1.day, month_map[k1.month] + '_2020']=v1

13.05.2022 15:51

Ответ принят как подходящий

IUUC, вы можете создать пустой фрейм данных и зациклить значение details и заполнить

import calendar

df = pd.DataFrame(index=range(1, 32), columns=list(calendar.month_abbr)[1:])

for k, v in details.items():
    if k < end_date:
        df.loc[k.day, k.strftime("%b")] = v

df = df.add_suffix('-20')

print(df)

   Jan-20 Feb-20 Mar-20 Apr-20 May-20 Jun-20 Jul-20 Aug-20 Sep-20 Oct-20 Nov-20 Dec-20
1     NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
2     NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
3     NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
4     NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
5     NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
6     NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
7     NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
8     NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
9     NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
10    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN     10     20    NaN
11    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   11.5    NaN    NaN
12    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN  23.19    NaN
13    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
14    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
15    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
16    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
17    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
18    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
19    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
20    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
21    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
22    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
23    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
24    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
25    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
26    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
27    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
28    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
29    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
30     15    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
31    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN

Я впервые вижу метод add_suffix! красивый!

— 13.05.2022 15:55

13.05.2022 15:53