我有一个数据集，其中每个SKU(按商店分组(都有不同的开始日期：
date sku store Units balance
0 2019-10-01 103993.0 001 0.0 10.0
1 2019-10-02 103993.0 001 1.0 9.0
2 2019-10-04 103993.0 001 1.0 8.0
3 2019-10-02 103994.0 002 1.0 11.0
4 2019-10-04 103994.0 002 1.0 10.0
5 2019-10-05 103994.0 002 0.0 10.0
6 2019-09-30 103991.0 012 0.0 14.0
7 2019-10-02 103991.0 012 1.0 13.0
8 2019-10-04 103991.0 012 1.0 12.0
9 2019-10-05 103991.0 012 0.0 10.0
我需要填补从不相等的开始日期到结束日期的日期间隔(应等于所有产品 - 所有产品的最大日期(。
当- 存在间隙时，单位列应为零
- 余额应为前一天的值(填充(
我在此示例中的预期输出是：
date sku store Units balance
0 2019-10-01 103993.0 001 0.0 10.0
1 2019-10-02 103993.0 001 1.0 9.0
2 2019-10-03 103993.0 001 0 9.0
3 2019-10-04 103993.0 001 1.0 8.0
4 2019-10-05 103993.0 001 0 8.0
5 2019-10-02 103994.0 002 1.0 11.0
5 2019-10-03 103994.0 002 0 11.0
6 2019-10-04 103994.0 002 1.0 10.0
7 2019-10-05 103994.0 002 0.0 10.0
8 2019-09-30 103991.0 012 0.0 14.0
9 2019-10-01 103991.0 012 0 14.0
10 2019-10-02 103991.0 012 1.0 13.0
11 2019-10-03 103991.0 012 0 13.0
12 2019-10-04 103991.0 012 1.0 12.0
13 2019-10-05 103991.0 012 0.0 10.0
我注意到postgres适用于timescaleDB，它有一些功能，例如：
locf和time_bucket_gapfill功能
我已经尝试了在github上建议的这个功能：
SELECT *
FROM (SELECT
time_bucket_gapfill('1 day', date, '2019-09-30', '2019-10-05') as day,
sku,
store,
units,
COALESCE(units, 0) as units_filled,
locf(last(balance, date)) as balance
FROM train
WHERE date >= '2019-09-30'
GROUP BY sku, store, units, day ) f
WHERE balance IS NOT NULL
但这对我来说有点技巧，要正常工作。
我会推荐：
select gs.dte, tt.store, tt.sku, coalesce(t.units, 0) as units,
coalesce(t.balance,
max(t.balance) over (partition by tt.store, tt.sku order by gs.dte)
)
from (select store, sku, min(date) as min_date,
max(max(date)) over () as max_date
from train
group by store, sku
) tt cross join lateral
generate_series(tt.min_date, tt.max_date, interval '1 day') gs(dte) left join
train t
on tt.store = t.store and
tt.sku = t.sku and
tt.date = gs.dte;
此特定版本假定balance始终在减少(如示例数据所示(。 如果不是这种情况，则可以调整逻辑。