データのない日付のデータに前のデータを入れたい

Question

データのない日付のデータに前のデータを入れたいです。どういうことかというと、

A            B       Date
100	  200	 2011-01-01
150	  250	 2011-01-03
200	  100	 2011-01-04
140	  160	 2011-01-07
120	  240	 2011-01-08
160	  210	 2011-01-09

とデータがあった時に（これをAデータとする）、

A            B       Date
100	  200	 2011-01-01
100	  200	 2011-01-02
150	  250	 2011-01-03
200	  100	 2011-01-04
200	  100	 2011-01-05
200	  100	 2011-01-06
140	  160	 2011-01-07
120	  240	 2011-01-08
160	  210	 2011-01-09

という風にデータを作りたいです（これをBデータとする）。

import datetime
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv')
df["Date"]  = pd.to_datetime(df["Date"])

とデータを読み込むと、Aデータのように表示されます。これを、Bデータのようにするとしたらどのようにコードを書けばいいでしょうか？

Answer 1

DataFrame.resample().pad() で良いかと思います。

が、Upsampling を行うためには Datetime列をIndexにする必要がありあそうです。
ということで、こんな感じでどうでしょうか。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')
res = df.resample('1D').pad()
print(res)

Date列がIndexだと問題がある場合は、df = df.reset_index()してください

Comments

[k0908]

ありがとうございます。例えば、データのない日付のデータのA・Bに全て０を入れる場合はどうしたらいいでしょうか？

[k0908]

res = df.resample('1D')　の後、どのように0を入れられますか？

[magichan]

新しい質問が立っているようでしたので、そちらに回答を書きました

[k0908]

できました！ありがとうございます！