Calcul du dataframe et datetime

Bonjour,

J'ai un fichier csv de données que j'ouvre parfaitement sous Python dans une dataframe. Ce fichier est horodaté avec mon format qui va bien. j'ai normalement une ligne par demi-heure.
Maintenant que j'ai ma df, je souhaiterais nettoyer le fichier qui porte plusieurs erreurs. Il peut y avoir des doublons de lignes, le fichier peut être inférieur ou supérieur à une année de données, ou il peut manquer une ou plusieurs lignes.

- Pour enlever les lignes qui sont en doublon, j'ai simplement utilisé

Code:

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df.drop_duplicates()

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et ça marche très bien

- En revanche pour les deux autres erreurs que je souhaiterais corriger, je sèche.
- Comment par exemple ajouter des lignes manquantes avec des NaN à un fichier qui s'arrête le 20/12/2020 12:00 alors qu'il devrait aller =jusqu'à 31/12/2020 23:30
- pour l'erreur lié à des lignes manquantes au sein du fichier, je pourrais détecter une différence d'une ligne n à n-1 et si elle est >0.02 (différence je crois entre deux demi-heures consécutives) alors c'est que j'ai un écart de plus d'une demi-heure d'une ligne à l'autre. Dans ce cas, il faudrait que je trouve un moyen de pouvoir combler ces lignes lignes manquantes avec les bonnes dates et heures en colonne 1 et des NaN dans le reste des variables.

;)
Merci pour votre aide.

Bonjour,

En supposant que la dataframe ait un index contenant des datetime :

Pour la première difficulté, j'utiliserai une boucle while :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

import datetime as dt import pandas as pd   >>> Initialize df <<<   end_time = dt.datetime(2020,12,31,23,30) # Requested last time   while df.index[-1]!=end_time : # If last row is already valid, loop won't start next_time = df.index[-1]+dt.timedelta(seconds=30*60) # Add 30 minutes df.loc[next_time]=pd.Series() # Add row to dataframe

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Pour la deuxième difficulté, je ne connais pas de méthode "insert" pour inclure une ligne à un endroit précis donc je ferai naïvement :
1) Créer une liste de toutes les datetimes souhaitées (mieux serait un générateur mais laissez tomber si vous ne savez pas comment faire)
2) Parcourir la liste et checker si l'élément (par exemple requested_date) existe dans l'index de la dataframe
3) Si non, ajouter un pd.Series(name=requested_date) avec la méthode pd.DataFrame.append()
4) Enfin, trier le dataframe selon l'index avec la méthode pd.DataFrame.sort_index()

REMARQUE : du coup, la première boucle ne sert à rien, passez directement à l'implémentation de la deuxième question puisque les dates manquantes à la fin sont inclues dans la liste de toutes les dates demandées ;)

Bonjour,

Merci pour le retour, je vais tenter dans cette optique. Je débute en Python, je m'aide beaucoup et beaucoup de Google pour trouver les fonctions. J'imagine que tout le monde fait ça ?

J'ai effectivement déjà créé une dataframe cible avec toutes les dates et toutes les demi-heures que je souhaiterais avoir au final dans le fichier source :

Code:

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1 2 3 4

#creation d'une colonne avec toutes les dates de l'année 2020 avec frequence semi-horaire test=pd.bdate_range(t_start,t_end,freq='30T') test=test.to_frame() test.columns=['TimeRef']

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Mais ne faut-il pas changer l'index de cette table pour que je puisse comparer avec le fichier à travailler ? Actuellement, l'index c'est la date et ce n'est pas un nombre de 0 à n... J'ai tenté de le changer hier mai sans succès, en utilisant df.reset_index() et aussi df_reindex().

Cordialement,

Mais en fait, c'est tout bête. J'ai réassigné l'index de mon fichier source avec ses dates et comme j'ai un fichier de référence (avec les 17569 lignes) qui est indexé sur les dates, j'ai juste fait un concat et ça marche parfaitement. En code, ça donne :

On va dire que ma df source s'appelle source et elle a cette forme :

id	Date	Var1	Var2	Var3
1	2020-01-01 00:00	...	...	...
2	2020-01-01 00:30	...	...	...
3	2020-01-01 01:00	...	...	...
..

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

#creation d'une df avec toutes les dates de l'année 2020 avec frequence semi-horaire t_start = pd.to_datetime('01/01/2020 00:30',format='%d/%m/%Y %H:%M') t_end = pd.to_datetime('01/01/2021 00:00',format='%d/%m/%Y %H:%M') dateref=pd.bdate_range(t_start,t_end,freq='30T') dateref=dateref.to_frame() dateref.columns=['TimeRef']   #assignation de la colonne Date comme index source.set_index('Date',inplace = True)   #concatenation des deux df result = pd.concat([source, dateref], axis=1) result.to_csv('result.csv')

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Le résultat est un fichier csv avec en première colonne toutes les dates indiquées comme index dans dateref et toutes les autres colonnes des variables de la df source. J'ai en revanche des trous là ou il n'y a pas de données mais il doit exister une fonction fill les trous avec des NaN ou tout ce qu'on veut.