创建一个缺少月份序列的行
Create a row where sequence of month is Missing
我需要帮助在 python 中构建数据框，如果缺少月份序列，它将创建一个新行，月收入为 0。对月份序列的检查将一直持续到总年龄特定的 VIN。以下是数据框。
当前Df：
VIN
Total Age
Months
Monthly Revenue
v1
10
00
1513
v1
10
05
1108
v1
10
07
4330
v1
10
09
7121
v2
08
01
1998
v2
08
04
4997
v2
08
05
8528
v2
08
06
1783
v2
08
07
9628
v2
08
08
2082
OutputDf:
VIN
Total Age
Months
Monthly Revenue
v1
10
00
1513
v1
10
01
00
v1
10
02
00
v1
10
03
00
v1
10
04
00
v1
10
05
1108
v1
10
06
00
v1
10
07
433
v1
10
08
00
v1
10
09
7121
v1
10
10
00
V2
08
00
00
v2
08
01
1998
v2
08
02
00
v2
08
03
00
v2
08
04
4997
v2
08
05
8528
v2
08
06
1783
v2
08
07
9628
v2
08
08
2082
IIUC:
def reindexer(x):
x = (
x.reset_index()
.set_index("Months")
.reindex(range(0, x["Total Age"].max() + 1))
)
x["Total Age"] = x["Total Age"].ffill().bfill().astype(int)
x["Monthly Revenue"] = x["Monthly Revenue"].fillna(0)
return x
x = (
df.groupby("VIN")
.apply(reindexer)
.drop(columns=["index", "VIN"])
.reset_index()
)
print(x.to_markdown())
打印：
VIN
Months
Total Age
Monthly Revenue
0
v1
0
10
1513
1
v1
1
10
0
2
v1
2
10
0
3
v1
3
10
0
4
v1
4
10
0
5
v1
5
10
1108
6
v1
6
10
0
7
v1
7
10
4330
8
v1
8
10
0
9
v1
9
10
7121
10
v1
10
10
0
11
v2
0
8
0
12
v2
1
8
1998
13
v2
2
8
0
14
v2
3
8
0
15
v2
4
8
4997
16
v2
5
8
8528
17
v2
6
8
1783
18
v2
7
8
9628
19
v2
8
8
2082
已更新个月不超过总年龄
我需要帮助在 python 中构建数据框，如果缺少月份序列，它将创建一个新行，月收入为 0。对月份序列的检查将一直持续到总年龄特定的 VIN。以下是数据框。
当前Df：
| VIN | Total Age | Months | Monthly Revenue |
|---|---|---|---|
| v1 | 10 | 00 | 1513 |
| v1 | 10 | 05 | 1108 |
| v1 | 10 | 07 | 4330 |
| v1 | 10 | 09 | 7121 |
| v2 | 08 | 01 | 1998 |
| v2 | 08 | 04 | 4997 |
| v2 | 08 | 05 | 8528 |
| v2 | 08 | 06 | 1783 |
| v2 | 08 | 07 | 9628 |
| v2 | 08 | 08 | 2082 |
OutputDf:
| VIN | Total Age | Months | Monthly Revenue |
|---|---|---|---|
| v1 | 10 | 00 | 1513 |
| v1 | 10 | 01 | 00 |
| v1 | 10 | 02 | 00 |
| v1 | 10 | 03 | 00 |
| v1 | 10 | 04 | 00 |
| v1 | 10 | 05 | 1108 |
| v1 | 10 | 06 | 00 |
| v1 | 10 | 07 | 433 |
| v1 | 10 | 08 | 00 |
| v1 | 10 | 09 | 7121 |
| v1 | 10 | 10 | 00 |
| V2 | 08 | 00 | 00 |
| v2 | 08 | 01 | 1998 |
| v2 | 08 | 02 | 00 |
| v2 | 08 | 03 | 00 |
| v2 | 08 | 04 | 4997 |
| v2 | 08 | 05 | 8528 |
| v2 | 08 | 06 | 1783 |
| v2 | 08 | 07 | 9628 |
| v2 | 08 | 08 | 2082 |
IIUC:
def reindexer(x):
x = (
x.reset_index()
.set_index("Months")
.reindex(range(0, x["Total Age"].max() + 1))
)
x["Total Age"] = x["Total Age"].ffill().bfill().astype(int)
x["Monthly Revenue"] = x["Monthly Revenue"].fillna(0)
return x
x = (
df.groupby("VIN")
.apply(reindexer)
.drop(columns=["index", "VIN"])
.reset_index()
)
print(x.to_markdown())
打印：
| VIN | Months | Total Age | Monthly Revenue | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | v1 | 0 | 10 | 1513 |
| 1 | v1 | 1 | 10 | 0 |
| 2 | v1 | 2 | 10 | 0 |
| 3 | v1 | 3 | 10 | 0 |
| 4 | v1 | 4 | 10 | 0 |
| 5 | v1 | 5 | 10 | 1108 |
| 6 | v1 | 6 | 10 | 0 |
| 7 | v1 | 7 | 10 | 4330 |
| 8 | v1 | 8 | 10 | 0 |
| 9 | v1 | 9 | 10 | 7121 |
| 10 | v1 | 10 | 10 | 0 |
| 11 | v2 | 0 | 8 | 0 |
| 12 | v2 | 1 | 8 | 1998 |
| 13 | v2 | 2 | 8 | 0 |
| 14 | v2 | 3 | 8 | 0 |
| 15 | v2 | 4 | 8 | 4997 |
| 16 | v2 | 5 | 8 | 8528 |
| 17 | v2 | 6 | 8 | 1783 |
| 18 | v2 | 7 | 8 | 9628 |
| 19 | v2 | 8 | 8 | 2082 |
已更新个月不超过总年龄