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Imputer/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')
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