我有一个熊猫数据框，我想填充缺失值[重复]答案

【问题标题】：i have a pandas dataframe and i want to fill missing value [duplicate]我有一个熊猫数据框，我想填充缺失值[重复]
【发布时间】：2019-11-02 05:51:30
【问题描述】：

我有一个带有 2 列的 pandas 数据框。第 1 列具有数据类型时间戳，第 2 列由值组成，数据类型为 int。

df1 frame
1st column            2nd column
2019-06-15 00:00:00     520
2019-06-15 02:00:00     263
2019-06-15 04:00:00     756
2019-06-16 14:00:00     264
2019-06-16 17:00:00     1254

我想要这样的输出

1st column            2nd column 
2019-06-15 00:00:00     756
2019-06-15 01:00:00     0
2019-06-15 02:00:00     263
2019-06-15 03:00:00     0
2019-06-15 04:00:00     756
         ...
2019-06-16 00:00:00     0
2019-06-16 01:00:00     0
         ...
2019-06-16 14:00:00      264
2019-06-16 15:00:00     0
2019-06-16 16:00:00     0
2019-06-16 01:00:00     1254
         ...
2016-06-16 23:00:00      0
2019-06-15 01:00:00      0

也就是说，我想将缺失的小时值填充为零。

【问题讨论】：

到目前为止您尝试过什么？似乎您应该能够使用适当的index 创建一个新的DataFrame，或者使用reindex 然后fillna

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

将resample 与fillna 一起使用：

df.set_index('1st column').resample('H').first().fillna(0)

                     2nd column
1st column                     
2019-06-15 00:00:00       520.0
2019-06-15 01:00:00         0.0
2019-06-15 02:00:00       263.0
2019-06-15 03:00:00         0.0
2019-06-15 04:00:00       756.0
2019-06-15 05:00:00         0.0
2019-06-15 06:00:00         0.0
2019-06-15 07:00:00         0.0
2019-06-15 08:00:00         0.0
2019-06-15 09:00:00         0.0
2019-06-15 10:00:00         0.0
2019-06-15 11:00:00         0.0
2019-06-15 12:00:00         0.0
2019-06-15 13:00:00         0.0
2019-06-15 14:00:00         0.0
2019-06-15 15:00:00         0.0
2019-06-15 16:00:00         0.0
2019-06-15 17:00:00         0.0
2019-06-15 18:00:00         0.0
2019-06-15 19:00:00         0.0
2019-06-15 20:00:00         0.0
2019-06-15 21:00:00         0.0
2019-06-15 22:00:00         0.0
2019-06-15 23:00:00         0.0
2019-06-16 00:00:00         0.0
2019-06-16 01:00:00         0.0
2019-06-16 02:00:00         0.0
2019-06-16 03:00:00         0.0
2019-06-16 04:00:00         0.0
2019-06-16 05:00:00         0.0
2019-06-16 06:00:00         0.0
2019-06-16 07:00:00         0.0
2019-06-16 08:00:00         0.0
2019-06-16 09:00:00         0.0
2019-06-16 10:00:00         0.0
2019-06-16 11:00:00         0.0
2019-06-16 12:00:00         0.0
2019-06-16 13:00:00         0.0
2019-06-16 14:00:00       264.0
2019-06-16 15:00:00         0.0
2019-06-16 16:00:00         0.0
2019-06-16 17:00:00      1254.0

【讨论】：

假设我的第一个日期和时间是从 '2019-06-11 11:00:00' 开始，我希望从零开始的小时数而不是在这些 .@Erfan
那是一个不同的问题，请发布一个新问题，把链接放在这里，我会尽力帮助你@vishwajeet