python - pandas - 根据列值添加缺失的行以具有 linspace

Question

我有一个像这样的 Pandas 数据框

     a   b  c
0  0.5  10  7
1  1.0   6  6
2  2.0   1  7
3  2.5   6 -5
4  3.5   9  7

并且我想在某个步骤的基础上填充关于“a”列的缺失列。在这种情况下，给定步长 0.5，我想用缺失值填充 'a' 列，即 1.5 和 3.0，并将其他列设置为空，以获得以下结果。

     a     b    c
0  0.5  10.0  7.0
1  1.0   6.0  6.0
2  1.5   NaN  NaN
3  2.0   1.0  7.0
4  2.5   6.0 -5.0
5  3.0   NaN  NaN
6  3.5   9.0  7.0

使用 pandas 或其他库(如 numpy 或 scipy)最干净的方法是什么？

谢谢!

Answer 1

通过 numpy.arange 创建数组，然后通过 set_index 创建 index最后reindex与 reset_index :

step= .5
idx = np.arange(df['a'].min(), df['a'].max() + step, step)
df = df.set_index('a').reindex(idx).reset_index()
print (df)
     a     b    c
0  0.5  10.0  7.0
1  1.0   6.0  6.0
2  1.5   NaN  NaN
3  2.0   1.0  7.0
4  2.5   6.0 -5.0
5  3.0   NaN  NaN
6  3.5   9.0  7.0