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I wonder if is it possible to convert irregular time series interval to regular one without interpolating value from other column like this :
Index count
2018-01-05 00:00:00 1
2018-01-07 00:00:00 4
2018-01-08 00:00:00 15
2018-01-11 00:00:00 2
2018-01-14 00:00:00 5
2018-01-19 00:00:00 5
....
2018-12-26 00:00:00 6
2018-12-29 00:00:00 7
2018-12-30 00:00:00 8
And I expect the result to be something like this:
Index count
2018-01-01 00:00:00 0
2018-01-02 00:00:00 0
2018-01-03 00:00:00 0
2018-01-04 00:00:00 0
2018-01-05 00:00:00 1
2018-01-06 00:00:00 0
2018-01-07 00:00:00 4
2018-01-08 00:00:00 15
2018-01-09 00:00:00 0
2018-01-10 00:00:00 0
2018-01-11 00:00:00 2
2018-01-12 00:00:00 0
2018-01-13 00:00:00 0
2018-01-14 00:00:00 5
2018-01-15 00:00:00 0
2018-01-16 00:00:00 0
2018-01-17 00:00:00 0
2018-01-18 00:00:00 0
2018-01-19 00:00:00 5
....
2018-12-26 00:00:00 6
2018-12-27 00:00:00 0
2018-12-28 00:00:00 0
2018-12-29 00:00:00 7
2018-12-30 00:00:00 8
2018-12-31 00:00:00 0
So, far I just try resample from pandas but it only partially solved my problem.
Thanks in advance
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Use DataFrame.reindex
with date_range
:
#if necessary
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df = df.reindex(pd.date_range('2018-01-01','2018-12-31'), fill_value=0)
print (df)
count
2018-01-01 0
2018-01-02 0
2018-01-03 0
2018-01-04 0
2018-01-05 1
...
2018-12-27 0
2018-12-28 0
2018-12-29 7
2018-12-30 8
2018-12-31 0
[365 rows x 1 columns]
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