假設我有一個數(shù)據(jù)框，其中包含每個月發(fā)生的某些事件。數(shù)據(jù)只有幾個月和幾年的事件以及每個月發(fā)生的事件數(shù)量。df = pd.DataFrame({'month':['2018-01', '2018-02', '2018-04','2018-05','2018-06', '2018-07', '2018-10','2018-11', '2019-01', '2019-02', '2019-03', '2019-05','2019-07', '2019-11', '2019-12'], 'counts':[10,5,6,1,2,5,7,8,9,1,10,12,8,10,4]})df month counts0 2018-01 101 2018-02 52 2018-04 63 2018-05 14 2018-06 25 2018-07 56 2018-10 77 2018-11 88 2019-01 99 2019-02 110 2019-03 1011 2019-05 1212 2019-07 1013 2019-11 1014 2019-12 4正如您在上面注意到的，2018 年 1 月到 2019 年 12 月之間有一個時間范圍，但并非所有月份都有計數(shù)值。比如2018年3月（2018-03）就沒有數(shù)據(jù)，中間有很多月份缺失。我想把這個缺失的月份填入零，所以基本上我想按{'month':'2018-03', count:0}正確的順序插入。我還想對所有缺失的月份和應該存在的值做同樣的事情。我所做的如下。我將月份轉換為適當?shù)母袷?。df['month'] = pd.to_datetime(df['month']).dt.to_period('M')上面的代碼工作正常。然后我嘗試以每月頻率創(chuàng)建一個日期范圍，但這不起作用。idx = pd.date_range(min(df['month']), max(df['month']), freq='M)錯誤說ValueError: Cannot convert Period to Timestamp unambiguously. Use to_timestamp我該怎么辦？謝謝。
1 回答
胡子哥哥
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使用period_range，然后將句點列轉換為PeriodIndex并使用DataFrame.reindex：
df['month'] = pd.to_datetime(df['month']).dt.to_period('M')
idx = pd.period_range(df['month'].min(), df['month'].max(), freq='M')
df = df.set_index('month').reindex(idx, fill_value=0)
print (df)
? ? ? ? ?counts
2018-01? ? ? 10
2018-02? ? ? ?5
2018-03? ? ? ?0
2018-04? ? ? ?6
2018-05? ? ? ?1
2018-06? ? ? ?2
2018-07? ? ? ?5
2018-08? ? ? ?0
2018-09? ? ? ?0
2018-10? ? ? ?7
2018-11? ? ? ?8
2018-12? ? ? ?0
2019-01? ? ? ?9
2019-02? ? ? ?1
2019-03? ? ? 10
2019-04? ? ? ?0
2019-05? ? ? 12
2019-06? ? ? ?0
2019-07? ? ? ?8
2019-08? ? ? ?0
2019-09? ? ? ?0
2019-10? ? ? ?0
2019-11? ? ? 10
2019-12? ? ? ?4
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