Question

我有一个像这样的pandas数据框：

            Product_1  Product_2  Product_3  Product_4  Product_5
1492        1944         NaN         NaN         NaN         NaN         
1493        1944         NaN         NaN       16482        6185         
1494        1944       13208       20378       16482        6185         
1498        2146       13208       20378       16482        6694        
1503        2146       13973       20378       16552        6694

我希望在所有列中输入新行1495,1496,1497和类似的1499,1500,1501和1502，其中NaN值。这似乎是一个非常简单的工作，只是想知道是否有内置的pandas功能来做这样的事情。

Answer 1

您可以使用.reindex：

>>> df.reindex(range(1492, 1504))
      Product_1  Product_2  Product_3  Product_4  Product_5
1492       1944        NaN        NaN        NaN        NaN
1493       1944        NaN        NaN      16482       6185
1494       1944      13208      20378      16482       6185
1495        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
1496        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
1497        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
1498       2146      13208      20378      16482       6694
1499        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
1500        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
1501        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
1502        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
1503       2146      13973      20378      16552       6694

Pandas根据索引添加NA行

1 个答案: