python - 根据 Python 中的模式填充缺失的列值

Question

我有一个数据框 df，我想根据季度在特定列中填充缺失值。

数据

type    date    stat  test
aa      Q1 2022 20    1
aa      Q2 2022 10    2
aa      Q3 2022 30    1
bb      Q1 2022 30    1
bb      Q2 2022 10    1

需要

type    date    stat  test
aa      Q1 2022 20    1
aa      Q2 2022 10    2
aa      Q3 2022 30    1
aa      Q4 2022 0
bb      Q1 2022 30    1
bb      Q2 2022 10    1
bb      Q3 2022 0
bb      Q4 2022 0

正在做

Logic:

The pattern is Q1 2022, Q2 2022, Q3 2022 and Q4 2022. 
If there is a 'break' in this pattern, the missing data should fill in accordingly with a stat 
value of 0.

我相信我可以创建一个字典，然后结合插补函数

data = {  "Q1 2022":0 ,
          "Q2 2022":0 ,
          "Q3 2022":0 ,
          "Q4 2022":0 ,
       }



df["type"].fillna("", inplace = True) 
df["date"].fillna("", inplace = True)   #input dictionary mapping
df["stat"].fillna("0", inplace = True)

如有任何建议，我们将不胜感激。

Answer 1

你可以先pivot 然后reindex 回来

l =['Q1 2022','Q2 2022','Q3 2022','Q4 2022']
out = df.pivot(*df).reindex(columns = l,fill_value=0).stack().reset_index(name = 'stat')