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问按类别在Pandas中添加缺少的值
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Stack Overflow用户

提问于 2017-12-13 10:18:38

回答 1查看 310关注 0票数 1

我是Pandas的新手，我有一个如下形式的数据框架：

                 date category  value
0 2017-11-30 13:58:57        A    901
1 2017-11-30 13:59:41        B    905
2 2017-11-30 13:59:41        C    925

第一列是日期，第二列是分类的，有三个已知的类别。

它是通过以下方式生成的：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_items( [('date', ['2017-11-30 13:58:57', '2017-11-30 13:59:41', '2017-11-30 13:59:41']),('category',['A','B', 'C']),("value", [901, 905, 925])])
df['date'] =  pd.to_datetime(df['date'])
df['category'] = df['category'].astype('category')

问题是，对于每个日期，并不是所有类别都在那里。我希望添加缺少值的缺少类别来获取：

                  date category value
0  2017-11-30 13:58:57        A   901
1  2017-11-30 13:58:57        B   nan
2  2017-11-30 13:58:57        C   nan
3  2017-11-30 13:59:41        A   nan
4  2017-11-30 13:59:41        B   905
5  2017-11-30 13:59:41        C   925

有没有一种内置的方法可以做到这一点，而不是迭代行？

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-12-13 10:21:51

您可以通过MultiIndex.from_product使用reindex

df = df.set_index(['date','category'])
cats = pd.MultiIndex.from_product(df.index.levels, names=df.index.names)

df = df.reindex(cats).reset_index()
print (df)
                 date category  value
0 2017-11-30 13:58:57        A  901.0
1 2017-11-30 13:58:57        B    NaN
2 2017-11-30 13:58:57        C    NaN
3 2017-11-30 13:59:41        A    NaN
4 2017-11-30 13:59:41        B  905.0
5 2017-11-30 13:59:41        C  925.0

或unstack + stack

df = (df.set_index(['date','category'])['value']
        .unstack()
        .stack(dropna=False)
        .reset_index(name='value'))
print (df)
                 date category  value
0 2017-11-30 13:58:57        A  901.0
1 2017-11-30 13:58:57        B    NaN
2 2017-11-30 13:58:57        C    NaN
3 2017-11-30 13:59:41        A    NaN
4 2017-11-30 13:59:41        B  905.0
5 2017-11-30 13:59:41        C  925.0

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/47790528

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