如何在多索引Pandas中通过次日值来填充缺失值？

在多索引Pandas中，可以通过次日值来填充缺失值的方法如下：

首先，确保数据框（DataFrame）的索引是按照日期和其他需要的维度进行排序的。
使用groupby函数将数据框按照日期和其他维度进行分组。
对于每个分组，使用shift函数将数据框中的值向后移动一天，得到次日值。
使用fillna函数将缺失值填充为次日值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设数据框的索引是日期和其他维度
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'],
    'dimension': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    'value': [1, 2, None, 4]
})

# 将数据框按照日期和其他维度进行分组
grouped = df.groupby(['date', 'dimension'])

# 使用shift函数将数据框中的值向后移动一天，得到次日值
df['next_day_value'] = grouped['value'].shift(-1)

# 使用fillna函数将缺失值填充为次日值
df['value'] = df['value'].fillna(df['next_day_value'])

# 删除次日值列
df = df.drop('next_day_value', axis=1)

print(df)

这样，缺失值将会被填充为次日值。请注意，这个方法假设数据框的索引是按照日期和其他维度进行排序的，否则可能会得到错误的结果。

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