填写pandas数据帧中缺少的日子

Question

给定数据框

df = pd.DataFrame(data=[[1,1,3],[1,2,6],[1,4,3],[2,2,6]],columns=['ID','Day','Value'])

df
Out[58]: 
   ID  Day  Value
0   1    1      3
1   1    2      6
2   1    4      3
3   2    2      6

正如您所看到的ID = 1，缺少与Day3相关的值，而ID = 2则缺少与Day1相关的值...我想填补这些空白，添加np.nan和缺失的一天..

Out[59]: 
   ID  Day  Value
0   1    1    3.0
1   1    2    6.0
2   1    3    NaN
3   1    4    3.0
4   2    1    NaN
5   2    2    6.0

Answer 1

您需要定义一个执行重建索引逻辑的自定义函数：

def f(x):
    return x.set_index('Day').reindex(
               np.arange(1, x.Day.max() + 1)
          ).Value

现在，执行groupby + apply：

df.groupby('ID').apply(f).reset_index()

   ID  Day  Value
0   1    1    3.0
1   1    2    6.0
2   1    3    NaN
3   1    4    3.0
4   2    1    NaN
5   2    2    6.0