Python 在数据框中填充缺少的天数

给定数据帧

df = pd.DataFrame(data=[[1,1,3],[1,2,6],[1,4,3],[2,2,6]],columns=['ID','Day','Value'])

df
Out[58]: 
   ID  Day  Value
0   1    1      3
1   1    2      6
2   1    4      3
3   2    2      6

如您所见，对于ID=1，缺少与第3天相关的值，对于ID=2，缺少与第1天相关的值。。。我想填补这些空白添加np.nan和失踪的一天

Out[59]: 
   ID  Day  Value
0   1    1    3.0
1   1    2    6.0
2   1    3    NaN
3   1    4    3.0
4   2    1    NaN
5   2    2    6.0

---

您需要定义一个执行某些重新索引逻辑的自定义函数：

def f(x):
    return x.set_index('Day').reindex(
               np.arange(1, x.Day.max() + 1)
          ).Value

现在，执行

groupby

+

apply

：

df.groupby('ID').apply(f).reset_index()

   ID  Day  Value
0   1    1    3.0
1   1    2    6.0
2   1    3    NaN
3   1    4    3.0
4   2    1    NaN
5   2    2    6.0

---

理解问题的道具。在我读到这个答案之前，我不确定OP认为他丢失了什么数据。