Pandas: добавление нулевых значений, где нет строк (разреженных)
У меня есть Pandas DataFrame с MultiIndex. MultiIndex имеет значения в диапазоне от (0,0) до (1000,1000) , а столбец имеет два поля p и q .
Однако DataFrame разрежен . То есть, если бы не было измерения, соответствующего конкретному индексу (скажем, (3,2) ), для него не будет никакой строки (3,2) . Я бы хотел сделать это не разреженным, заполнив эти строки p=0 and q=0 . Продолжая пример, если я делаю df.loc[3].loc[2] , я хочу, чтобы он возвращал p=0 q=0 , а не No Such Record (как это сейчас делает).
- Загрузка общей таблицы Google в Pandas
- Python pandas, как расширить отображение вывода, чтобы увидеть больше столбцов?
- Приостановить URL-запрос Загрузки
- Как получить случайный (бутстрап) образец из pandas multiindex
- Как добавить суффикс к каждому имени столбца?
Уточнение: «разреженным», я имею в виду это только в том смысле, в котором я его использовал, что нулевые значения опущены. Я не имею в виду ничего в Pandas или Numpy.
- Как получить ежемесячное среднее значение в пандах, используя groupby
- Довольно печатать новые строки внутри строки в Pandas DataFrame
- Создание бинномозговых гистограмм в Spark
- Изменить имена столбцов в Python Pandas из объектов datatime в строки?
- «ValueError: не может переиндексироваться с дублированной оси»
One Solution collect form web for “Pandas: добавление нулевых значений, где нет строк (разреженных)”
Рассмотрим это df
data = { (1, 0): dict(p=1, q=1), (3, 2): dict(p=1, q=1), (5, 4): dict(p=1, q=1), (7, 6): dict(p=1, q=1), } df = pd.DataFrame(data).T df pq 1 0 1 1 3 2 1 1 5 4 1 1 7 6 1 1
Используйте reindex с fill_value=0 из построенного pd.MultiIndex.from_product
mux = pd.MultiIndex.from_product([range(8), range(8)]) df.reindex(mux, fill_value=0) pq 0 0 0 0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 6 0 0 7 0 0 1 0 1 1 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 6 0 0 7 0 0 2 0 0 0 1 0 0 2 0 0 3 0 0
ответ на комментарий
Вы можете получить min, max уровней индекса, подобных этому
def mn_mx(idx): return idx.min(), idx.max() mn0, mx0 = mn_mx(df.index.levels[0]) mn1, mx1 = mn_mx(df.index.levels[1]) mux = pd.MultiIndex.from_product([range(mn0, mx0 + 1), range(mn1, mx1 + 1)]) df.reindex(mux, fill_value=0)
- Сложенная диаграмма: неправильная высота баров и меток
- Автоматический смены фона с использованием Python 2.7.3 не работает, хотя он должен