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向行添加条目以使其统一

2024-01-29

我有一个csv包含日期、repair_id、现场维修次数和异地维修次数的文件，以便我的数据如下所示：

data        repair_id    num_onsite     num_offsite
2016-02-01          A             3              0
2016-02-01          B             2              1
2016-02-01          D             0              4
2016-02-02          A             1              3
2016-02-02          C             1              1
2016-02-02          E             0              6
...
2016-02-14          A             1              3
2016-02-14          B             0              4
2016-02-14          D             2              0
2016-02-14          E             3              0

有5种不同repair_id，即：A, B, C, D, E。如果修理工（repair_id) 在给定日期没有工作，那么它们不在该日期的 csv 文件中。我想通过包括他们来改变这一点并有一个0价值 为了num_onsite and num_offsite这样我的桌子就会类似于：

data        repair_id    num_onsite     num_offsite
2016-02-01          A             3              0
2016-02-01          B             2              1
2016-02-01          C             0              0 # added
2016-02-01          D             0              4
2016-02-01          E             0              0 # added
2016-02-02          A             1              3
2016-02-02          B             0              0 # added
2016-02-02          C             1              1
2016-02-02          D             0              0 # added
2016-02-02          E             0              6
...
2016-02-14          A             1              3
2016-02-14          B             0              4
2016-02-14          C             0              0 # added
2016-02-14          D             2              0
2016-02-14          E             3              0

我看过：

Pandas DataFrame 插入/填充之前日期中缺失的行 https://stackoverflow.com/questions/40093971/pandas-dataframe-insert-fill-missing-rows-from-previous-dates

缺少数据，在 Pandas 中插入行并用 NAN 填充 https://stackoverflow.com/questions/25909984/missing-data-insert-rows-in-pandas-and-fill-with-nan

将缺失的日期添加到 pandas 数据框中 https://stackoverflow.com/questions/19324453/add-missing-dates-to-pandas-dataframe

但我无法让它正确输出


df.set_index(["data","repair_id"]).unstack(fill_value=0).stack().reset_index()      



        data repair_id  num_onsite  num_offsite
0 2016-02-01         A         3.0          0.0
1 2016-02-01         B         2.0          1.0
2 2016-02-01         C         0.0          0.0
3 2016-02-01         D         0.0          4.0
4 2016-02-01         E         0.0          0.0
5 2016-02-02         A         1.0          3.0
6 2016-02-02         B         0.0          0.0
7 2016-02-02         C         1.0          1.0
8 2016-02-02         D         0.0          0.0
9 2016-02-02         E         0.0          6.0
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