Question

我有以下代码

import pandas as pd

data = {'date': ['2014-05-01', '2014-05-02', '2014-05-04', '2014-05-01', '2014-05-03', '2014-05-04'],
        'battle_deaths': [34, 25, 26, 15, 15, 14],
        'group': [1, 1, 1, 2, 2, 2]}

df = pd.DataFrame(data, columns=['date', 'battle_deaths', 'group'])

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')
df = df.sort_index()

我希望每组的战斗死亡人数没有日期上的差异。像

            battle_deaths  group
date                            
2014-05-01             34      1
2014-05-01             15      2
2014-05-02             25      1
2014-05-02              0      2 <--added with battle_deaths = 0 to fill the date range
2014-05-03              0      1 <--added
2014-05-03             15      2
2014-05-04             26      1
2014-05-04             14      2

我尝试了以下操作，但是它不起作用（因为fillna方法不需要数字，而是在此处添加它以显示我想要实现的功能）

df.groupby(df.group.name).resample('D').fillna(0)

我该怎么用熊猫呢？

Answer 1

将Resampler.asfreq与参数fill_value=0一起使用：

df = df.groupby('group').resample('D')['battle_deaths'].asfreq(fill_value=0).reset_index()
print (df)
   group       date  battle_deaths
0      1 2014-05-01             34
1      1 2014-05-02             25
2      1 2014-05-03              0
3      1 2014-05-04             26
4      2 2014-05-01             15
5      2 2014-05-02              0
6      2 2014-05-03             15
7      2 2014-05-04             14

熊猫，按重新采样分组并用零填充缺失值

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