python - 如何用列中不存在的值的行填充pandas df，然后向后填充na？

Question

我有以下熊猫数据框：

import pandas as pd
foo = pd.DataFrame({'week': [1,2,4,5,7], 'items':[1,2,3,4,5]}

我想从 to 填充foo“缺失”周的1行7，然后对于这些行，该items列应该具有前一个非 na 值

输出数据框应如下所示：

foo = pd.DataFrame({'week': [1,2,3,4,5,6,7], 'items':[1,2,2,3,4,4,5]}

我怎么能那样做？

标签： pythonpandas

Answer 1

可以用set_index()method、reindex()method、ffill()method 、method来试试reset_index()：

resultdf=foo.set_index('week').reindex(range(1,8)).ffill().reset_index()

现在，如果您打印resultdf，您将获得：

     week      items
0     1        1.0
1     2        2.0
2     3        2.0
3     4        3.0
4     5        4.0
5     6        4.0
6     7        5.0

现在，如果您想要项目值，int那么您可以使用astype()方法：

resultdf['items']=resultdf['items'].astype(int)