python - Pandas Reindex - 用缺失值填充列

Question

我尝试了该主题的几个示例，但没有结果。我正在读取一个 DataFrame，如下所示:

Code,Counts
10006,5
10011,2
10012,26
10013,20
10014,17
10015,2
10018,2
10019,3

如何获得另一个 DataFrame，例如:

Code,Counts
10006,5
10007,NaN
10008,NaN
...
10011,2
10012,26
10013,20
10014,17
10015,2
10016,NaN
10017,NaN
10018,2
10019,3

基本上填补了“代码”列的缺失值？我尝试了 df.reindex() 方法，但我不知道它是如何工作的。非常感谢。

Answer 1

我将索引设置为“代码”列，然后 reindex通过根据当前索引传入一个新数组 arange接受开始和停止参数(需要在末尾添加 1)，然后 reset_index这假设您的“代码”值已经排序:

In [21]:

df.set_index('Code', inplace=True)
df = df.reindex(index = np.arange(df.index[0], df.index[-1] + 1)).reset_index()
df
Out[21]:
     Code  Counts
0   10006       5
1   10007     NaN
2   10008     NaN
3   10009     NaN
4   10010     NaN
5   10011       2
6   10012      26
7   10013      20
8   10014      17
9   10015       2
10  10016     NaN
11  10017     NaN
12  10018       2
13  10019       3