Question

我尝试了几个这个主题的例子，但没有结果。我正在阅读DataFrame，例如：

Code,Counts
10006,5
10011,2
10012,26
10013,20
10014,17
10015,2
10018,2
10019,3

如何获得另一个DataFrame：

Code,Counts
10006,5
10007,NaN
10008,NaN
...
10011,2
10012,26
10013,20
10014,17
10015,2
10016,NaN
10017,NaN
10018,2
10019,3

基本上填写＆＃39;代码＆＃39;的缺失值。柱？我尝试了df.reindex()方法，但我无法弄清楚它是如何工作的。非常感谢。

Answer 1

我将索引设置为您＆＃39;代码＆＃39;列，然后reindex根据您当前的索引传入一个新数组，arange接受一个开始和停止参数（您需要在结尾添加1），然后reset_index这假设你的代码＆＃39;值已经排序：

In [21]:

df.set_index('Code', inplace=True)
df = df.reindex(index = np.arange(df.index[0], df.index[-1] + 1)).reset_index()
df
Out[21]:
     Code  Counts
0   10006       5
1   10007     NaN
2   10008     NaN
3   10009     NaN
4   10010     NaN
5   10011       2
6   10012      26
7   10013      20
8   10014      17
9   10015       2
10  10016     NaN
11  10017     NaN
12  10018       2
13  10019       3

Pandas Reindex - 填充缺失值的列

1 个答案: