Python: 如何用零填充？

Question

假设我们有如下数据框：

df = pd.DataFrame({ 'Col1' : ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'],
        'col2' : ['0.5', '0.78', '0.78', '0.4', '2', '9', '2', '7',]
        })

我计算了 col1 中所有唯一值的行数。就像 a 有 4 行，b 和 c 各有 2 行，方法是：

df.groupby(['Col1']).size()

我得到的输出是

Col1
a    4
b    2
c    2
dtype: int64

完成后，我想检查a，b，c中哪个具有最大行数（在这种情况下，a具有最大行数）并填充其他（b 和 c) 与最大值和它们所拥有的行之间的差异，带有零（b 和 c 各有 2 行，因为 4 是最大值行数，我想用 2 个零填充 b 和 c）。必须在末尾添加零。

我想用零填充它，因为我想在所有变量 (a、b、c) 上应用固定大小的 window 来绘制图形。

Answer 1

您可以通过GroupBy.cumcount, create MultiIndex and DataFrame.reindex by all combinations created by MultiIndex.from_product创建计数器：

df1 = df.set_index(['Col1', df.groupby('Col1').cumcount()])

mux = pd.MultiIndex.from_product(df1.index.levels, names=df1.index.names)
df2 = df1.reindex(mux, fill_value=0).reset_index(level=1, drop=True).reset_index()
print (df2)
   Col1  col2
0     a   0.5
1     a  0.78
2     a  0.78
3     a   0.4
4     b     2
5     b     9
6     b     0
7     b     0
8     c     2
9     c     7
10    c     0
11    c     0

Answer 2

与使用 cumcount 的 Jez 相同的逻辑，但使用 stack 和 unstack 链

df.assign(key2=df.groupby('Col1').cumcount()).set_index(['Col1','key2']).unstack(fill_value=0).stack().reset_index('Col1')
Out[1047]: 
     Col1  col2
key2           
0       a   0.5
1       a  0.78
2       a  0.78
3       a   0.4
0       b     2
1       b     9
2       b     0
3       b     0
0       c     2
1       c     7
2       c     0
3       c     0

Python: 如何用零填充？

Python: How to pad with zeros?

python

numpy

pandas

zero-padding