fill_missing.py

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Feb 26 12:57:45 2021

@author: Christoph
"""

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('data.csv')
data= data.iloc[:,1:]
timeinterval=[0]
minutes=[0]
indexes=[]
time=0
minute=0
for h in range(108):
    h=h+1
    if (h<13 or (h>48 and h<63) or h>98):
        time=time + (30*60)
        minute = minute+30
    if ((h>12 and h<49)or (h>62 and h<99)):
        time=time + (5*60)
        minute=minute+5
    timeinterval.append(time)
    minutes.append(minute)
    indexes.append(h)

timeinterval=np.asarray(timeinterval)
minutes=np.asarray(minutes)
indexes=np.asarray(indexes)
for h in range(np.asarray(timeinterval).shape[0]-1):    
    data.loc[(data['time']>timeinterval[h]) & (data['time']<=timeinterval[h+1]), 'time'] = indexes[h] #data.loc[(data['time']>timeinterval[h]) & (data['time']<=timeinterval[h+1]), 'time'] = indexes[h] 



d=data.copy()
for e in data['day_index'].unique(): # für alle verschiedenen tages_indexe
    day_data=data.loc[data['day_index'] == e] # nur die einzelnen Tage
    for h in indexes: #für alle zeit_indexe der tage  
        for k in day_data['Streckenvorhersage.ZielortID'].unique(): # für alle verschiedenen Zielorte
            day_data_location=day_data.loc[day_data['Streckenvorhersage.ZielortID'] == k] # auteilung der tageswerte nach zielort
            exists=False;
            for l in day_data_location['time'].unique(): #für alle verschiedenen EXISTENTEN zeiten im Tag                
                if(h==l): 
                    exists=True # wenn die Zeit existiert 
            if (exists==False):
                new_row={'Streckenvorhersage.ZielortID':k,'Streckenvorhersage.StartortID': 1,'Streckenvorhersage.Dauer':0,'time':h,'day_index':e}
                data = data.append(new_row, ignore_index=True)
            
data.to_csv('data_unfilled.csv')