Question

我是python的新手并且正在努力操纵pandas库中的数据。我有一个像这样的熊猫数据库：

    Year  Value
0    91     1
1    93     4
2    94     7
3    95    10
4    98    13

并希望完成创建具有空值的行的缺失年份，如下所示：

    Year  Value
0    91     1
1    92     0
2    93     4
3    94     7
4    95    10
5    96     0
6    97     0
7    98    13

我如何在Python中执行此操作？（我想这样做，所以我可以绘制值而不会跳过几年）

Answer 1

我会创建一个新的数据框，其中包含年份作为索引，并包含您需要涵盖的整个日期范围。然后你可以简单地设置两个数据帧的值，索引将确保它们匹配正确的行（我必须使用fillna将缺失的年份设置为零，默认情况下它们将设置为{ {1}}）：

NaN

最后，如果您不想将年份作为索引，则可以使用df = pd.DataFrame({'Year':[91,93,94,95,98],'Value':[1,4,7,10,13]}) df.index = df.Year df2 = pd.DataFrame({'Year':range(91,99), 'Value':0}) df2.index = df2.Year df2.Value = df.Value df2= df2.fillna(0) df2 Value Year Year 91 1 91 92 0 92 93 4 93 94 7 94 95 10 95 96 0 96 97 0 97 98 13 98：

reset_index

Python Pandas根据时间序列中缺少的顺序值添加行

1 个答案: