熊貓重新編譯 - 填充缺失值列

Question

我嘗試了幾個這個主題的例子，但沒有結果。我讀像一個數據幀：

Code,Counts 
10006,5 
10011,2 
10012,26 
10013,20 
10014,17 
10015,2 
10018,2 
10019,3 

我怎樣才能得到另一個數據框，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 

基本上填補了「代碼」欄的缺失值？我嘗試了df.reindex()方法，但我無法弄清楚它是如何工作的。非常感謝。

Answer 1

我會設置索引給你'代碼'列，然後reindex通過傳入一個新的數組根據你當前的索引，arange接受一個開始和停止參數（你需要加1到最後），然後reset_index這假定您的'代碼'值已經排序：

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