有人可以告诉我如何自动在此数据框中添加行吗？ 我有一个数据框df：
frequency
enrollment_id event days
1 access 2 3
7 8
9 4
10 3
12 2
15 21
18 4
19 8
20 20
22 16
23 2
28 2
29 14
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7 4
9 1
10 3
11 1
12 1
15 5
18 1
19 1
22 3
23 1
28 1
29 2
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7 6
9 2
10 3
... ...
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此df有3个索引：1。事件2.天3. enrollment_id
并且只有一列frequency
事件有7种不同的value，例如：access，remove等。
天有30个不同的vaule 0 - 29（并非每个事件都有0 - 29。某些事件只有例如0，1，{ {1}}。）
4有很多不同的enrollment_id（也许value）。同样，并非每天都有100000。
我的问题是：如何添加所有丢失的行？例如：如果我有这个
enrollment_id我需要为
添加行 frequency
enrollment_id event days
1 access 2 3
7 8
我需要为 frequency
enrollment_id event days
1 access 0 0
1 0
3 0
4 0
5 0
6 0
... ...
29 0
添加所有其他0和enrollment_id的行
以及来自frequency 0
access和0days - 29days enrollment_id的所有行
我真的想得到这个答案。我真的很感谢你的帮助!!
答案 0 :(得分：0)
编辑：
如果需要将上尉日添加到最后一级days，请reindex + unstack使用stack：
df = df['frequency'].unstack()
.reindex(columns=list(range(30)), fill_value=0)
.stack()
.to_frame('frequency')
如果需要添加所有级别的所有组合：
由from_product创建的新MultiIndex使用：
#get all unique values of all levels
a = df.index.get_level_values('enrollment_id').unique()
b = df.index.get_level_values('event').unique()
c = df.index.get_level_values('days').unique()
或者您可以在以下列表中使用您的值：
a = ['access', 'remove']
b = range(1, df.index.get_level_values('event').max() + 1)
c = range(30)
mux = pd.MultiIndex.from_product([a,b,c], names=df.index.names)
#for missing values add 0
df = df.reindex(mux, fill_value=0)