python - pandas 最优雅的添加行的方式

Question

像这样在数据框中追加行的最优雅的方法是什么:

     a    b   time
 0  nan  nan   8
 1  nan  nan   5
 2  nan  nan   3

进入:

     a    b   time
 0  nan  nan   8
 1  nan  nan   7
 2  nan  nan   6
 3  nan  nan   5
 4  nan  nan   4
 5  nan  nan   3
 6  nan  nan   2
 7  nan  nan   1
 8  nan  nan   0

我尝试的是构建一个函数 missing_times 女巫返回给我缺少时间的新数据帧，但我在将两个数据库压缩在一起时遇到了问题。做这类题最有效的方法是什么？

Answer 1

您可以将 DataFrame 构造函数与 reindex_axis 一起使用和 numpy.arange :

df = pd.DataFrame({'time':np.arange(df['time'].max() + 1)[::-1]})
       .reindex_axis(df.columns, axis=1)
print (df)
    a   b  time
0 NaN NaN     8
1 NaN NaN     7
2 NaN NaN     6
3 NaN NaN     5
4 NaN NaN     4
5 NaN NaN     3
6 NaN NaN     2
7 NaN NaN     1
8 NaN NaN     0

如果原始 df 中的值使用 set_index + reindex + reset_index + reindex_axis :

print (df)
   a  b  time
0  4  5     8
1  2  8     5
2  1  2     3


df = df.set_index('time')
       .reindex(np.arange(df['time'].max() + 1)[::-1])
       .reset_index()
       .reindex_axis(df.columns, axis=1)
print (df)
     a    b  time
0  4.0  5.0     8
1  NaN  NaN     7
2  NaN  NaN     6
3  2.0  8.0     5
4  NaN  NaN     4
5  1.0  2.0     3
6  NaN  NaN     2
7  NaN  NaN     1
8  NaN  NaN     0

time 列重复的解决方案 merge :

print (df)
   a  b  time
0  4  5     8
1  2  3     8
2  1  2     3

df1 = pd.DataFrame({'time':np.arange(df['time'].max() + 1)[::-1]})
df = pd.merge(df,df1, how='outer').sort_values('time', ascending=False)
print (df)
     a    b  time
0  4.0  5.0     8
1  2.0  3.0     8
3  NaN  NaN     7
4  NaN  NaN     6
5  NaN  NaN     5
6  NaN  NaN     4
2  1.0  2.0     3
7  NaN  NaN     2
8  NaN  NaN     1
9  NaN  NaN     0