的Python：GROUPBY小時包括空值

使用citibike數據：https://s3.amazonaws.com/tripdata/index.html 的Python：GROUPBY小時包括空值

tripduration starttime stoptime start_station_id start_station_name start_station_latitude start_station_longitude end_station_id end_station_name end_station_latitude end_station_longitude bikeid usertype birth_year gender 
461 2016-02-01 00:00:08 2016-02-01 00:07:49 480 W 53 St & 10 Ave 40.766697 -73.990617 524 W 43 St & 6 Ave 40.755273 -73.983169 23292 Subscriber 1966.0 1 
297 2016-02-01 00:00:56 2016-02-01 00:05:53 463 9 Ave & W 16 St 40.742065 -74.004432 380 W 4 St & 7 Ave S 40.734011 -74.002939 15329 Subscriber 1977.0 1 
280 2016-02-01 00:01:00 2016-02-01 00:05:40 3134 3 Ave & E 62 St 40.763126 -73.965269 3141 1 Ave & E 68 St 40.765005 -73.958185 22927 Subscriber 1987.0 1

按小時使用GROUPBY功能分組，我想包括空值爲零。

我用下面的代碼：

bikes_parked = df.groupby(['end_station_name',pd.Grouper(key='stoptime',freq='H')]).size().reset_index() 
bikes_parked.rename(columns={0: 'bikes_parked'},inplace=True)

哪個返回按小時停放自行車的數量，但是對於沒有數據的時間也跳過。

輸出：

end_station_name stoptime    bikes_parked 
0 1 Ave & E 15 St  2016-02-01 00:00:00 1 
1 1 Ave & E 15 St  2016-02-01 05:00:00 1 
2 1 Ave & E 15 St  2016-02-01 06:00:00 3

我想包括停止時間01，02，03，04與bikes_parked 0爲好。

來源

2016-05-02 J Bauer

你能分享一小部分你正在使用的數據嗎？在'groupby'之前嘗試'df = df.fillna（0）'。 – user666

您沒有任何附加約束？只想填充na的零？然後'bikes_parked = df.fillna（0）.groupby（[...'應該工作。 – ayhan

@ayhan - 對不起，我沒有包含原始數據.df只包含旅程結束時的停止時間。所以fillna（0）開啓 –

作爲評價所提到的，該溶液是這樣：

1）與來自相關的數據提供全方位的小時創建一個數據幀，所有設置bikes_parked=0

2）更新此DF使用以下分組表格：

df.loc[bikes_parked.index, 'bikes_parked'] = bikes_parked.bikes_parked

來源

2016-05-10 07:26:49 Shovalt

的Python：GROUPBY小時包括空值

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