Pandas Reindex - 用缺失值填充列

Question

我尝试了这个主题的几个示例，但没有结果。我正在阅读像这样的 DataFrame：

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

基本上是填充“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

我会将索引设置为“代码”列，然后 reindex 根据您当前的索引传入一个新数组，arange 接受开始和停止参数（您需要在末尾添加 1 ) 然后reset_index 这假定您的“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