Come implementare tecnicamente il riempimento delle date mancanti con l'ultimo valore noto del tasso di cambio?

Чтобы заполнить пропущенные даты последним известным значением курса, обычно используют метод заполнения пропусков вперед (forward fill). Технически это можно сделать так:

1. Имеется временной ряд с датами и курсами, где некоторые даты отсутствуют.
2. Создаётся полный список дат с нужным интервалом.
3. Данные объединяются с полным списком дат, пропуски в значениях курса остаются.
4. Применяется заполнение пропусков значением последней известной записи (forward fill).

Пример на Python с использованием pandas:

import pandas as pd

# Исходные данные
data = {'date': ['2024-01-01', '2024-01-03', '2024-01-06'], 'rate': [100, 102, 105]}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')

# Создаём полный индекс дат
full_idx = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='D')

# Периндексируем и заполняем пропуски
df = df.reindex(full_idx)
df['rate'] = df['rate'].ffill()

print(df)

В результате пропущенные даты будут заполнены последним известным значением курса.