私はこのようなデータフレームを持っています：
+------+------+------+
| index| ATR2 | ATR3 |
+------+------+------+
| 1 | 1 | 2 |
+------+------+------+
| 2 | 3 | 10 |
+------+------+------+
| 3 | 4 | 5 |
+------+------+------+
| 4 | 6 | 6 |
+------+------+------+
| 5 | 7 | 2 |
+------+------+------+
| 6 | 10 | 5 |
+------+------+------+
残りの値を取得するために行を追加し、次のデータフレームを取得するために列をインデックスとして配置したいと思います。
+------+------+
| ATR2 | ATR3 |
+------+------+
| 1 | 2 |
+------+------+
| 2 | 0 |
+------+------+
| 3 | 10 |
+------+------+
| 4 | 5 |
+------+------+
| 5 | 0 |
+------+------+
| 6 | 6 |
+------+------+
| 7 | 2 |
+------+------+
| 8 | 0 |
+------+------+
| 9 | 0 |
+------+------+
| 10 | 5 |
+------+------+
どうすればいいですか？
DataFrame.reindexすべての値がATR2列で一意である場合に使用します。
a = np.arange(df['ATR2'].min(), df['ATR2'].max() + 1)
df = df.set_index('ATR2').reindex(a, fill_value=0).reset_index()
print (df)
ATR2 ATR3
0 1 2
1 2 0
2 3 10
3 4 5
4 5 0
5 6 6
6 7 2
7 8 0
8 9 0
9 10 5
値が一意でない場合はmerge、以下によってDataFrame作成されたヘルパーによる左結合で使用できますnp.arange。
print (df)
ATR2 ATR3
1 1 2
2 3 10
3 4 5
4 6 6
5 7 2
6 10 5
7 1 8
df1 = pd.DataFrame({'ATR2':np.arange(df['ATR2'].min(), df['ATR2'].max() + 1)})
df = df1.merge(df, how='left').fillna(0)
print (df)
ATR2 ATR3
0 1 2.0
1 1 8.0
2 2 0.0
3 3 10.0
4 4 5.0
5 5 0.0
6 6 6.0
7 7 2.0
8 8 0.0
9 9 0.0
10 10 5.0
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