重新采样熊猫数据框并用零填充新行答案

【问题标题】：resampling a pandas dataframe and filling new rows with zero重新采样熊猫数据框并用零填充新行
【发布时间】：2022-01-12 15:06:36
【问题描述】：

我有一个时间序列作为数据框。第一列是周数，第二列是该周的值。第一周 (22) 和最后一周 (48) 是时间序列的下限和上限。缺少一些周，例如，没有第 27 周和第 28 周。我想重新采样这个系列，以便没有丢失的周。在插入一周的地方，我希望相应的值为零。这是我的数据：

week    value
0   22  1
1   23  2
2   24  2
3   25  3
4   26  2
5   29  3
6   30  3
7   31  3
8   32  7
9   33  4
10  34  5
11  35  4
12  36  2
13  37  3
14  38  10
15  39  5
16  40  7
17  41  10
18  42  11
19  43  15
20  44  9
21  45  13
22  46  5
23  47  6
24  48  2

我想知道这是否可以在 Pandas 中实现，而无需从头开始创建循环。我查看了 pd.resample，但无法达到我想要的结果。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe pandas-resample

【解决方案1】：

我会将week 设置为索引，使用fill_value 选项重新索引：

start, end = df['week'].agg(['min','max'])

df.set_index('week').reindex(np.arange(start, end+1), fill_value=0).reset_index()

输出（头部）：

    week  value
0     22      1
1     23      2
2     24      2
3     25      3
4     26      2
5     27      0
6     28      0
7     29      3
8     30      3

【讨论】：