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python - Pandas - 在数据缺失的地方插入行

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 22:28:11 27 4
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我有一个数据集,这里是一个例子:

df = DataFrame({"Seconds_left":[5,10,15,25,30,35,5,10,15,30], "Team":["ATL","ATL","ATL","ATL","ATL","ATL","SAS","SAS","SAS","SAS"], "Fouls": [1,2,3,3,4,5,5,4,1,1]})


Fouls Seconds_left Team
0 1 5 ATL
1 2 10 ATL
2 3 15 ATL
3 3 25 ATL
4 4 30 ATL
5 5 35 ATL
6 5 5 SAS
7 4 10 SAS
8 1 15 SAS
9 1 30 SAS

现在我想在 Seconds_left 列中缺少数据的地方插入行:

Id Fouls Seconds_left   Team
0 1 5 ATL
1 2 10 ATL
2 3 15 ATL
3 NaN 20 ATL
4 3 25 ATL
5 4 30 ATL
6 5 35 ATL
7 5 5 SAS
8 4 10 SAS
9 1 15 SAS
10 NaN 20 SAS
11 NaN 25 SAS
12 1 30 SAS
13 NaN 35 SAS

我已经尝试过重建索引等,但显然它不起作用,因为有重复项。

有人知道如何解决这个问题吗?

谢谢!

最佳答案

创建一个 MultiIndex 并重新索引 + reset_index:

idx = pd.MultiIndex.from_product([df['Team'].unique(), 
np.arange(5, df['Seconds_left'].max()+1, 5)],
names=['Team', 'Seconds_left'])

df.set_index(['Team', 'Seconds_left']).reindex(idx).reset_index()
Out:
Team Seconds_left Fouls
0 ATL 5 1.0
1 ATL 10 2.0
2 ATL 15 3.0
3 ATL 20 NaN
4 ATL 25 3.0
5 ATL 30 4.0
6 ATL 35 5.0
7 SAS 5 5.0
8 SAS 10 4.0
9 SAS 15 1.0
10 SAS 20 NaN
11 SAS 25 NaN
12 SAS 30 1.0
13 SAS 35 NaN

关于python - Pandas - 在数据缺失的地方插入行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43688938/

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