Question

我有一个带有MultiIndex的Pandas DataFrame。 MultiIndex的值范围为(0,0)到(1000,1000)，该列有两个字段p和q。

但是，DataFrame是稀疏。也就是说，如果没有与特定索引相对应的度量（例如(3,2)），那么它就不会任何行(3,2)。我希望用p=0 and q=0填充这些行，使其不稀疏。继续这个例子，如果我df.loc[3].loc[2]，我希望它返回p=0 q=0，不没有这样的记录（就像它目前那样）。

澄清：＆＃34;稀疏＆＃34;，我的意思是它只是在我使用它的意义上，省略了零值。我没有提到熊猫或Numpy内部的任何内容。

Answer 1

考虑这个df

data = {
    (1, 0): dict(p=1, q=1),
    (3, 2): dict(p=1, q=1),
    (5, 4): dict(p=1, q=1),
    (7, 6): dict(p=1, q=1),
}
df = pd.DataFrame(data).T
df

     p  q
1 0  1  1
3 2  1  1
5 4  1  1
7 6  1  1

将reindex与构建的fill_value=0

中的pd.MultiIndex.from_product一起使用

mux = pd.MultiIndex.from_product([range(8), range(8)])
df.reindex(mux, fill_value=0)

     p  q
0 0  0  0
  1  0  0
  2  0  0
  3  0  0
  4  0  0
  5  0  0
  6  0  0
  7  0  0
1 0  1  1
  1  0  0
  2  0  0
  3  0  0
  4  0  0
  5  0  0
  6  0  0
  7  0  0
2 0  0  0
  1  0  0
  2  0  0
  3  0  0

对评论的回应
您可以获得像这样的最小，最大索引级别

def mn_mx(idx):
    return idx.min(), idx.max()

mn0, mx0 = mn_mx(df.index.levels[0])
mn1, mx1 = mn_mx(df.index.levels[1])

mux = pd.MultiIndex.from_product([range(mn0, mx0 + 1), range(mn1, mx1 + 1)])
df.reindex(mux, fill_value=0)

Pandas：在没有行的情况下添加零值（稀疏）

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