如何按列將值添加到數據框中

Question

我有一個Dataframe，有三列store, hour, count。我面臨的問題是某些hours缺少一些stores，我希望它們是0。

這是dataframe怎麼看起來像

#  store_id hour count 
# 0   13  0  56 
# 1   13  1  78 
# 2   13  2  53 
# 3   23  13  14 
# 4   23  14  13 

正如你所看到的store ID爲13沒有幾個小時3-23值，同樣與商店23它不具備值許多其他小時。

我試圖通過創建一個具有兩列id和count的時間數據框並執行right outer join來解決此問題，但無效。

Answer 1

如果錯字和在每hour組沒有重複，溶液是reindex與MultiIndex.from_product：

df = df.set_index(['store_id','hour']) 
mux = pd.MultiIndex.from_product([df.index.levels[0], range(23)], names=df.index.names) 
df = df.reindex(mux, fill_value=0).reset_index() 

---

print (df) 
    store_id hour count 
0   13  0  56 
1   13  1  78 
2   13  2  53 
3   13  3  0 
4   13  4  0 
5   13  5  0 
6   13  6  0 
7   13  7  0 
8   13  8  0 
9   13  9  0 
10  13 10  0 
11  13 11  0 
12  13 12  0 
13  13 13  0 
14  13 14  0 
15  13 15  0 
16  13 16  0 
17  13 17  0 
18  13 18  0 
19  13 19  0 
20  13 20  0 
21  13 21  0 
22  13 22  0 
23  23  0  0 
24  23  1  0 
25  23  2  0 
26  23  3  0 
27  23  4  0 
28  23  5  0 
29  23  6  0 
30  23  7  0 
31  23  8  0 
32  23  9  0 
33  23 10  0 
34  23 11  0 
35  23 12  0 
36  23 13  14 
37  23 14  0 
38  23 15  0 
39  23 16  0 
40  23 17  0 
41  23 18  0 
42  23 19  0 
43  23 20  0 
44  23 21  0 
45  23 22  0 

Answer 2

嘗試這種情況：

all_hours = set(range(24)) 
for sid in set(df['store_id']): 
    misshours = list(all_hours - set(df['hour'][df['store_id'] == sid])) 
    nmiss = len(misshours) 
    df = pandas.concat([df, DataFrame({'store_id': nmiss * [sid], misshours, 'count': nmiss * [0]})])