熊猫：添加缺少月份的数据

Question

我有一个按月划分的按客户划分的销售信息数据框，看起来像这样，有多个客户，不同的按月划分的周期和花费：      customer_id month_year      sales   0        12    2012-05          2.58      1        12    2011-07         33.14     2        12    2011-11        182.06      3        12    2012-03        155.32      4        12    2012-01         71.24 如您所见，对于每个客户来说，很多个月都没有了。我想为month_year范围内的所有月份的每位客户添加额外的行，其中sales = 0.0。谁能建议最好的方法来做到这一点？

Answer 1

像这样的东西；请注意，未定义customer_id的填充（因为您可能在groupby之类的东西中有此名称）。

您可能需要reset_index在末尾添加一个（如果需要）

In [130]: df2 = df.set_index('month_year')

In [131]: df2 = df2.sort_index()

In [132]: df2

Out[132]: 

            customer_id   sales

month_year                     

2011-07              12   33.14

2011-11              12  182.06

2012-01              12   71.24

2012-03              12  155.32

2012-05              12    2.58

In [133]: df2.reindex(pd.period_range(df2.index[0],df2.index[-1],freq='M'))

Out[133]: 

         customer_id   sales

2011-07           12   33.14

2011-08          NaN     NaN

2011-09          NaN     NaN

2011-10          NaN     NaN

2011-11           12  182.06

2011-12          NaN     NaN

2012-01           12   71.24

2012-02          NaN     NaN

2012-03           12  155.32

2012-04          NaN     NaN

2012-05           12    2.58

In [135]: df2['customer_id'] = 12

In [136]: df2.fillna(0.0)

Out[136]: 

         customer_id   sales

2011-07           12   33.14

2011-08           12    0.00

2011-09           12    0.00

2011-10           12    0.00

2011-11           12  182.06

2011-12           12    0.00

2012-01           12   71.24

2012-02           12    0.00

2012-03           12  155.32

2012-04           12    0.00

2012-05           12    2.58