Заполнить пробелы в данных временных рядов в Polars Lazy- / DataFrame ⇐ Python

[Anonymous]

Я нахожусь в ситуации, когда у меня есть некоторые данные временных рядов, потенциально выглядящими: < /p>

Код: Выделить всё

{
"t": [1, 2, 5, 6, 7],
"y": [1, 1, 1, 1, 1],
}

Как видите, марка Time Track от 2 до 5 . Для моего анализа я хотел бы заполнить нули для марков времени 3 и 4 .
В действительности у меня может быть несколько пробелов с различной длиной. Я хотел бы заполнить этот пробел для всех других столбцов. Я не думаю, что .Interpolate действительно решает мою проблему, и не является FILL_NULL здесь.

Код: Выделить всё

# Dummy, lazy data.
lf = pl.LazyFrame(
{
"t": [1, 2, 5, 6, 7],
"y": [1, 1, 1, 1, 1],
}
)

lf_filled = lf.join(
pl.Series(
name="t",
values=pl.int_range(
start=lf.select("t").first().collect().item(0, 0),
end=lf.select("t").last().collect().item(0, 0) + 1,
eager=True,
),
)
.to_frame()
.lazy(),
on="t",
how="right",
).fill_null(0)

Вывод правильный, и я никогда не собираю больше данных, чем два значения, необходимые для начала и end .
Похоже, что должен быть лучший способ сделать это. Рад слышать другие предложения

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... -dataframe