提问人：Cristina Dominguez Fernandez 提问时间：11/9/2023 最后编辑：CorralienCristina Dominguez Fernandez 更新时间：11/9/2023 访问量：35
如何通过列条件python在数据帧中添加行
How to add rows in a dataframe by a column condition python
问：
我有一个这样的数据帧：
df = pd.DataFrame({'year': [2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022],
'month': [1,2,3,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,1,2,3,4,5],
'client':[1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3],
'total':[10,20,30,55,4,64,88,5,64,32,84,24,69,70,54,11,37,98,52]})
df
year month client total
0 2022 1 1 10
1 2022 2 1 20
2 2022 3 1 30
3 2022 1 2 55
4 2022 2 2 4
5 2022 3 2 64
6 2022 4 2 88
7 2022 5 2 5
8 2022 6 2 64
9 2022 7 2 32
10 2022 8 2 84
11 2022 9 2 24
12 2022 10 2 69
13 2022 11 2 70
14 2022 1 3 54
15 2022 2 3 11
16 2022 3 3 37
17 2022 4 3 98
18 2022 5 3 52
我希望所有客户都有 12 个月，因此我需要添加此行并将值 0 分配给列总数。对于此新行，year 列的值是已填满月份的行的副本。
欲望输出：
df = pd.DataFrame({'year': [2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,20
22,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022],
'month': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12],
'client':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3],
'total':
[10,20,30,0,0,0,0,0,0,0,0,0,55,4,64,88,5,64,32,84,24,69,70,0,54,11,37,98,52,0,0,0,0,0,0,0]})
df
year month client total
0 2022 1 1 10
1 2022 2 1 20
2 2022 3 1 30
3 2022 4 1 0
4 2022 5 1 0
5 2022 6 1 0
6 2022 7 1 0
7 2022 8 1 0
8 2022 9 1 0
9 2022 10 1 0
10 2022 11 1 0
11 2022 12 1 0
12 2022 1 2 55
13 2022 2 2 4
14 2022 3 2 64
15 2022 4 2 88
16 2022 5 2 5
17 2022 6 2 64
18 2022 7 2 32
19 2022 8 2 84
20 2022 9 2 24
21 2022 10 2 69
22 2022 11 2 70
23 2022 12 2 0
24 2022 1 3 54
25 2022 2 3 11
26 2022 3 3 37
27 2022 4 3 98
28 2022 5 3 52
29 2022 6 3 0
30 2022 7 3 0
31 2022 8 3 0
32 2022 9 3 0
33 2022 10 3 0
34 2022 11 3 0
35 2022 12 3 0
也许通过合并选项有解决方案？我试过了，但没有一个好的结果
答：
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Corralien
11/9/2023
#1
这不是最简单的方法，但它适用于：pivot_table
out = (df.pivot_table(index=['year', 'client'], columns='month',
values='total', fill_value=0.)
.reindex(columns=range(1, 13), fill_value=0.)
.stack().swaplevel('month', 'client')
.rename('total').reset_index())
输出：
>>> out
year month client total
0 2022 1 1 10.0
1 2022 2 1 20.0
2 2022 3 1 30.0
3 2022 4 1 0.0
4 2022 5 1 0.0
5 2022 6 1 0.0
6 2022 7 1 0.0
7 2022 8 1 0.0
8 2022 9 1 0.0
9 2022 10 1 0.0
10 2022 11 1 0.0
11 2022 12 1 0.0
12 2022 1 2 55.0
13 2022 2 2 4.0
14 2022 3 2 64.0
15 2022 4 2 88.0
16 2022 5 2 5.0
17 2022 6 2 64.0
18 2022 7 2 32.0
19 2022 8 2 84.0
20 2022 9 2 24.0
21 2022 10 2 69.0
22 2022 11 2 70.0
23 2022 12 2 0.0
24 2022 1 3 54.0
25 2022 2 3 11.0
26 2022 3 3 37.0
27 2022 4 3 98.0
28 2022 5 3 52.0
29 2022 6 3 0.0
30 2022 7 3 0.0
31 2022 8 3 0.0
32 2022 9 3 0.0
33 2022 10 3 0.0
34 2022 11 3 0.0
35 2022 12 3 0.0
透视后，数据帧如下所示：
>>> (df.pivot_table(index=['year', 'client'], columns='month',
values='total', fill_value=0)
.reindex(columns=range(1, 13), fill_value=0))
month 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
year client
2022 1 10.0 20.0 30.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0
2 55.0 4.0 64.0 88.0 5.0 64.0 32.0 84.0 24.0 69.0 70.0 0
3 54.0 11.0 37.0 98.0 52.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0
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Cristina Dominguez Fernandez
11/9/2023
唯一的问题是，第一个月的总价值在透视后发生了变化。对于客户端 2，该值为 55，已更改为 54.5，对于客户端 3，该值为 54，并且已更改为 0。
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Corralien
11/9/2023
检查您的数据 Row#14。2022-01 年应该是客户端 3，而不是 2。如果我从我这边修复数据，它就可以工作，您现在可以检查输出吗？
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Cristina Dominguez Fernandez
11/9/2023
非常感谢。现在是正确的。
1赞
Nikhil Belure
11/9/2023
#2
生成包含“year”、“month”和“client”所有可能组合的 DataFrame
all_combinations = pd.DataFrame([(y, m, c) for y in df['year'].unique() for m in range(1, 13) for c in df['client'].unique()], columns=['year', 'month', 'client'])
将原始 DataFrame 与生成的组合合并，在“total”列中用 0 填充 NaN 值
result_df = pd.merge(all_combinations, df, on=['year', 'month', 'client'], how='left').fillna({'total': 0})
按“client”、“year”和“month”对 DataFrame 进行排序，以获得整洁的显示效果
result_df = result_df.sort_values(by=['client', 'year', 'month']).reset_index(drop=True)
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