Python: Как дополнить нулями? - PullRequest
3 голосов
/ 21 марта 2019

Предполагая, что у нас есть кадр данных, как показано ниже:

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',]
        })

Я подсчитал количество строк для всех уникальных значений в col1. Как a имеет 4 строки, b и c имеют 2 строки каждая, выполнив:

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

и я получаю вывод как

Col1
a    4
b    2
c    2
dtype: int64

После того, как это будет сделано, я хотел бы проверить, какой из a, b, c имеет максимальное количество строк (в этом случае a имеет максимальное количество строк) и дополнить остальные (b и c) с разницей между максимальным значением и строками, которые у них есть, с нулями (и b, и c имеют по 2 строки в каждой, а так как 4 - максимальное количество строк, я хочу дополнить b и c с еще 2 нулями). Нули должны быть добавлены в конце.

Я хочу заполнить его нулями, поскольку я хочу применить окно фиксированного размера ко всем переменным (a, b, c) для построения графиков.

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 21 марта 2019

Вы можете создать счетчик с помощью GroupBy.cumcount, создать MultiIndex и DataFrame.reindex для всех комбинаций, созданных MultiIndex.from_product:

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
1 голос
/ 21 марта 2019

Та же логика, что и у Jez с использованием cumcount, но с stack и unstack chain

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
...