填充缺失的索引,并用0填充其值 [英] Filling the missing index and filling its value with 0

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本文介绍了填充缺失的索引,并用0填充其值的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有一个pandas数据框,其列值为索引号

I have a pandas dataframe with a column value as index number

      Sales
140   100
142   200
145   300

我想填充缺失的索引,也想用0填充缺失的索引的值

I want to fill the missing index and also want to fill the value of missing index with 0

      Sales
140   100
141   0
142   200
143   0
144   0
145   300

我也想填充缺少的值作为缺少的索引号,例如

I also want to fill missing values as the missing index number like

     Week_num
140   140
142   142
145   145

      Week_Num
140   140
141   141
142   142
143   143
144   144
145   145

我请求您帮助我如何对此进行编码?

I request you to help me how to code this out?

推荐答案

您可以使用reindex

df.reindex(list(range(df.index.min(),df.index.max()+1)),fill_value=0)
Out[471]: 
     Sales
140    100
141      0
142    200
143      0
144      0
145    300

这篇关于填充缺失的索引,并用0填充其值的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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