熊猫 - 归为零行丢失了几个月

发布于 2025-01-20 21:04:24 字数 4178 浏览 2 评论 0原文

我有一个如下所示的数据框：

产品名称	产品类别	月	销售额 ($)	# 客户
马铃薯	产品	Jan 2019	2	1
马铃薯	产品	Mar 2019	2	2
马铃薯	产品	Apr 2019	1	1
奶酪	乳制品	Feb 2019	1	4
奶酪	乳制品	Mar 2019	3	5
奶酪	乳制品	Apr 2019	3	1

我希望每个产品都有一行1 月至 5 月之间的每个月，数字列为零：

产品名称	产品类别	月份	销售额 ($)	# 客户
Potato	Produce	Jan 2019	2	1
Potato	Produce	Feb 2019	0	0
Potato	Produce	Mar 2019	2	2
Potato	Produce	Apr 2019	1	1
Potato	生产	2019 年 5 月	0	0
奶酪	乳制品	1 月 2019	0	0
奶酪	乳制品	2 月2019	1	4
奶酪	乳制品	2019 年 3 月	3	5
奶酪	乳制品	2019 年 4 月	3	1
奶酪	乳制品	2019 年 5 月	0	0

我目前的计划是为每个产品选择一个唯一的行，根据需要将其复制几个月，迭代行设置月份和数字列，最后附加这些行。然而，在 pandas 中迭代很少是正确的方法，所以我正在寻找更好的方法。有什么想法吗？

原文

I have a dataframe that looks like this:

Product Name	Product Category	Month	Sales ($)	# Customers
Potato	Produce	Jan 2019	2	1
Potato	Produce	Mar 2019	2	2
Potato	Produce	Apr 2019	1	1
Cheese	Dairy	Feb 2019	1	4
Cheese	Dairy	Mar 2019	3	5
Cheese	Dairy	Apr 2019	3	1

I want each product to have a row for each month between Jan and May, with zero for the numeric columns:

Product Name	Product Category	Month	Sales ($)	# Customers
Potato	Produce	Jan 2019	2	1
Potato	Produce	Feb 2019	0	0
Potato	Produce	Mar 2019	2	2
Potato	Produce	Apr 2019	1	1
Potato	Produce	May 2019	0	0
Cheese	Dairy	Jan 2019	0	0
Cheese	Dairy	Feb 2019	1	4
Cheese	Dairy	Mar 2019	3	5
Cheese	Dairy	Apr 2019	3	1
Cheese	Dairy	May 2019	0	0

My current plan to do this is to select a unique row for each product, duplicate it for as many months as needed, iterate over the rows setting the month and numeric columns, and finally append those rows. However iterating in pandas is rarely the right approach so I am looking for a better way. Any ideas?

分享到QQ

分享到微博