[英]Inserting Rows for some missing columns in Pandas Dataframe
我的Dataframe看起來像這樣,我必須插入幾行
Date AccessType PrePaidSubsRev
2013-11-01 1 584190
2013-11-01 2 0
2013-11-02 1 800020
2013-11-02 2 0
2013-11-03 1 705800
2013-11-03 2 0
2013-11-04 1 699930
2013-11-04 3 0
2013-11-04 2 0
2013-11-05 1 963270
2013-11-05 3 0
2013-11-05 2 0
2013-11-06 1 874530
2013-11-06 3 0
2013-11-06 2 0
2013-11-07 1 886005
2013-11-07 2 0
2013-11-08 1 1209300
2013-11-08 3 0
2013-11-08 2 0
2013-11-09 1 762560
2013-11-09 2 0
2013-11-10 1 489730
2013-11-10 2 0
對於缺少訪問類型3的日期,我必須插入具有相同日期和訪問類型的行作為3,並將PrePaidSubsRev值作為0。
如果有人有任何想法請繼續。
>>> group = df.groupby(['Date','AccessType']).sum()
>>> temp = group.unstack()
>>> temp = temp.replace('nan',0)
>>> temp = temp1.stack()
>>> df = temp.reset_index()
這部分對我有用......謝謝
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