我有一个像这样的数据框
value
msno features days
B num_50 1 0
C num_100 3 1
A num_100 400 2
我用过
df = df.unstack(level=-1,fill_value = '0')
df = df.unstack(level=-1,fill_value = '0')
df = df.stack()
然后df看起来像：
value
days 1 3 400
msno features
B num_50 0 0 0
num_100 0 0 0
C num_50 0 0 0
num_100 0 1 0
A num_50 0 0 0
num_100 0 0 2
现在，我想用0填充这个df。但仍保留原始数据，如下：
value
days 1 2 3 4 ... 400
msno features
B num_50 0 0 0 0 ... 0
num_100 0 0 0 0 ... 0
C num_50 0 0 0 0 ... 0
num_100 0 0 1 0 ... 0
A num_50 0 0 0 0 ... 0
num_100 0 0 0 0 ... 2
我想添加1到400之间的列，并按0填充列。
有人可以告诉我该怎么做吗？
答案 0 :(得分：0)
使用reindex
df.columns=df.columns.droplevel()
df.reindex(columns=list(range(1,20))).fillna(0)
Out[414]:
days 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 \
msno features
A num_100 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
num_50 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
B num_100 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
num_50 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
C num_100 0 0.0 1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
num_50 0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
days 14 15 16 17 18 19
msno features
A num_100 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
num_50 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
B num_100 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
num_50 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
C num_100 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
num_50 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0