import pandas as pd from datetime import datetime month_data = pd.read_excel('month_data.xlsx') x_ticks = month_data['Date'] xs = [datetime.strptime(str(d), '%Y-%m-%d %H:%M:%S') for d in x_ticks] data = month_data.iloc[:,1] new_month_data = month_data.set_index('Date').resample('D').ffill().reset_index()
时间: 2024-02-26 16:52:00 浏览: 22
这段代码的作用是读取一个名为'month_data.xlsx'的Excel文件,将其按照日期列进行日度重采样(resample),并将缺失的数据用前面的值进行填充(ffill),最后生成一个新的数据框new_month_data。
具体来说,代码的第一行导入了pandas和datetime两个模块。第二行使用pandas的read_excel函数读取Excel文件,并将数据存储在一个名为'month_data'的数据框中。第三行提取出日期列,并将其转换为datetime格式。第四行提取出数据列。第五行使用set_index函数将日期列设置为数据框的索引,然后使用resample函数将数据框按日进行重采样,并使用ffill方法将缺失的数据用前面的值进行填充。最后,使用reset_index函数将日期列恢复为普通列,生成一个新的数据框new_month_data。
需要注意的是,代码中的日期格式为'%Y-%m-%d %H:%M:%S',如果实际数据中的日期格式不同,需要根据实际情况进行修改。