Python 数据帧中过去可能缺少的月份的值

假设我有一个如下所示的数据帧：

Month,   Gender, State, Value
2010-01, M,      S1,    10
2010-02, M,      S1,    20
2010-05, M,      S1,    26
2010-03, F,      S2,    11

我想为上个月（或

X

过去几个月）的给定性别和州添加另一列（如果存在），即：

Month,   Gender, State, Value, Last Value
2010-01, M,      S1,    10,    NaN
2010-02, M,      S1,    20,    10 
2010-05, M,      S1,    26,    NaN (there is no 2010-04 for M, S1)
2010-03, F,      S2,    11,    NaN

---

我知道我必须

groupby（['Gender'，'State']）

，但是

shift（）

不起作用，因为它只是按行数移动数据，它不知道周期本身（如果缺少一个月）。

我找到了一种方法，对此不太满意：

full_index = []
for g in all_genders:
  for s in all_states:
    for m in all_months:
      full_index.append((g, s, m))
df = df.set_index(['Gender', 'State', 'Month'])
df = df.reindex(full_index) # fill in all missing values

因此，基本上，我们不需要处理数据中缺少的行，只需创建缺少的行，

shift（）

即：

我找到了这样做的方法，对此不太满意：

full_index = []
for g in all_genders:
  for s in all_states:
    for m in all_months:
      full_index.append((g, s, m))
df = df.set_index(['Gender', 'State', 'Month'])
df = df.reindex(full_index) # fill in all missing values

因此，基本上，我们不需要处理数据中缺少的行，只需创建缺少的行，
shift（）

即：