Python Pandas根据时间序列中缺少的顺序值添加行

Python Pandas根据时间序列中缺少的顺序值添加行

我将创建一个以Year为索引的新数据框，其中包括您需要涵盖的整个日期范围。然后，您可以简单地跨两个数据框设置值，索引将确保它们匹配正确的行（我不得不使用fillna将缺失的年份设置为零，默认情况下，它们将设置为

NaN

）：

df = pd.Dataframe({'Year':[91,93,94,95,98],'Value':[1,4,7,10,13]})df.index = df.Yeardf2 = pd.Dataframe({'Year':range(91,99), 'Value':0})df2.index = df2.Yeardf2.Value = df.Valuedf2= df2.fillna(0)df2      Value  YearYear  91        1    9192        0    9293        4    9394        7    9495       10    9596        0    9697        0    9798       13    98

最后，

reset_index

如果您不想将Year作为索引，则可以使用：

df2.drop('Year',1).reset_index()   Year  Value0    91      11    92      02    93      43    94      74    95     105    96      06    97      07    98     13