我是Python和Pandas的新手,所以可能有一个我看不到的简单解决方案。
我有许多不连续的数据集,如下所示:
ind A B C
0 0.0 1 3
1 0.5 4 2
2 1.0 6 1
3 3.5 2 0
4 4.0 4 5
5 4.5 3 3
我现在寻找一个解决方案来获得以下内容:
ind A B C
0 0.0 1 3
1 0.5 4 2
2 1.0 6 1
3 1.5 NAN NAN
4 2.0 NAN NAN
5 2.5 NAN NAN
6 3.0 NAN NAN
7 3.5 2 0
8 4.0 4 5
9 4.5 3 3
问题是,A中的差距在数据集与位置和长度的数据集之间有所不同......
答案 0 :(得分:26)
set_index
和reset_index
是您的朋友。
df = DataFrame({"A":[0,0.5,1.0,3.5,4.0,4.5], "B":[1,4,6,2,4,3], "C":[3,2,1,0,5,3]})
首先将A列移至索引:
In [64]: df.set_index("A")
Out[64]:
B C
A
0.0 1 3
0.5 4 2
1.0 6 1
3.5 2 0
4.0 4 5
4.5 3 3
然后用新索引重新索引,这里缺少的数据用nans填充。我们使用Index
对象,因为我们可以命名它;这将在下一步中使用。
In [66]: new_index = Index(arange(0,5,0.5), name="A")
In [67]: df.set_index("A").reindex(new_index)
Out[67]:
B C
0.0 1 3
0.5 4 2
1.0 6 1
1.5 NaN NaN
2.0 NaN NaN
2.5 NaN NaN
3.0 NaN NaN
3.5 2 0
4.0 4 5
4.5 3 3
最后将索引移回reset_index
的列。由于我们命名了索引,所以它都神奇地起作用:
In [69]: df.set_index("A").reindex(new_index).reset_index()
Out[69]:
A B C
0 0.0 1 3
1 0.5 4 2
2 1.0 6 1
3 1.5 NaN NaN
4 2.0 NaN NaN
5 2.5 NaN NaN
6 3.0 NaN NaN
7 3.5 2 0
8 4.0 4 5
9 4.5 3 3
答案 1 :(得分:2)
在这种情况下,我用新生成的数据框覆盖你的A列并将其合并到你原来的df,然后我采用它:
In [177]:
df.merge(how='right', on='A', right = pd.DataFrame({'A':np.arange(df.iloc[0]['A'], df.iloc[-1]['A'] + 0.5, 0.5)})).sort(columns='A').reset_index().drop(['index'], axis=1)
Out[177]:
A B C
0 0.0 1 3
1 0.5 4 2
2 1.0 6 1
3 1.5 NaN NaN
4 2.0 NaN NaN
5 2.5 NaN NaN
6 3.0 NaN NaN
7 3.5 2 0
8 4.0 4 5
9 4.5 3 3
因此,在一般情况下,您可以调整arange
函数,该函数采用开始值和结束值,注意我在范围打开关闭时将0.5加到最后,并传递步长值。
更通用的方法可能是这样的:
In [197]:
df = df.set_index(keys='A', drop=False).reindex(np.arange(df.iloc[0]['A'], df.iloc[-1]['A'] + 0.5, 0.5))
df.reset_index(inplace=True)
df['A'] = df['index']
df.drop(['A'], axis=1, inplace=True)
df.reset_index().drop(['level_0'], axis=1)
Out[197]:
index B C
0 0.0 1 3
1 0.5 4 2
2 1.0 6 1
3 1.5 NaN NaN
4 2.0 NaN NaN
5 2.5 NaN NaN
6 3.0 NaN NaN
7 3.5 2 0
8 4.0 4 5
9 4.5 3 3
此处我们将索引设置为列A
但不要删除它,然后使用arange
函数重新索引df。
答案 2 :(得分:2)
使用上面EdChum的答案,我创建了以下函数
def fill_missing_range(df, field, range_from, range_to, range_step=1, fill_with=0):
return df\
.merge(how='right', on=field,
right = pd.DataFrame({field:np.arange(range_from, range_to, range_step)}))\
.sort_values(by=field).reset_index().fillna(fill_with).drop(['index'], axis=1)
使用示例:
fill_missing_range(df, 'A', 0.0, 4.5, 0.5, np.nan)
答案 3 :(得分:-1)
这个问题是很久以前问的,但是我有一个简单的解决方案值得一提。您可以简单地使用NumPy的NaN。例如:
<div class="ts-panel content">
<!--ko with: states.createState-->
<div data-bind="component: 'customer-create'">Testing CreateState</div>
<!--/ko-->
<!--ko with: states.lookupState-->
<div data-bind="component: 'customer-search'">Testing LookupState</div>
<!--/ko-->
</div>
可以解决问题。