Python 从数据帧中的序列中查找缺少的编号

我的数据框中有以下数据：

uniquecode一年一个月名称销售
1029 2020 5 ABC 10
1029 2020 6 ABC 20
1029 2020 10 ABC 30
1029 2020 11 ABC 35
1029 2020 12 ABC 38
1050 2020 4 DEF 39
1050 2020 5 DEF 40
1050 2020 6 DEF 31
1050 2020 7 DEF 45
1050 2020 8 DEF 55
1079 2020 4 GHI 65
1079 2021 2 GHI 75
10810 2021 1 XYZ 85

假设我们坐在3月21日。对于2021年的月上限，我们将限制在3月21日减去1日，即2月21日

我们看到数据被分成不同的唯一代码组1。对于每组uniquecode1，我们在“月”列中缺少值

对于1029，我们缺少2020年的月值7,8,9和2021年的月值1,2

对于1050，我们缺少2020年的月份值9,10,11,12和2021年的月份值1,2

对于1079，我们缺少2020年的月份值5,6,7,8,9,10,11,12和2021年的月份值1

对于10810，我们缺少2020年的月份值4,5,6,7,8,9,10,11,12和2021年的月份值2

我对熊猫不熟悉。我试图建立一个逻辑来处理上述缺失的值。将缺少的月份和年份值插入数据时，“uniquecode1”和“name”应从各自的组值中复制，“Sale”的值应为0或NaN

有人能帮我用熊猫为它写一个代码吗？

---

请告诉我您可能需要的其他详细信息。

您可以将

年

和

月

转换为日期时间，然后添加所有缺少的组合，对于不存在的值，使用新的

0

，对于原始格式：

df['dates'] = pd.to_datetime(df[['year','month']].assign(day=1))

df = (df.set_index(['uniquecode1','Name', 'dates'])['Sale']
        .unstack(fill_value=0)
        .stack()
        .reset_index(name='Sale'))

---

添加年份和月份的最后期限：

df = df.assign(year = df['dates'].dt.year, month = df['dates'].dt.month)
print (df.head())
   uniquecode1 Name      dates  Sale  year  month
0         1029  ABC 2020-04-01     0  2020      4
1         1029  ABC 2020-05-01    10  2020      5
2         1029  ABC 2020-06-01    20  2020      6
3         1029  ABC 2020-07-01     0  2020      7
4         1029  ABC 2020-08-01     0  2020      8

但不幸的是，缺少了

09-2020

，因此有必要添加：

---

您可以将

year

with

month

转换为datetimes，然后添加所有缺少的组合，对于不存在的值，使用新的

0

，对于原始格式：

df['dates'] = pd.to_datetime(df[['year','month']].assign(day=1))

df = (df.set_index(['uniquecode1','Name', 'dates'])['Sale']
        .unstack(fill_value=0)
        .stack()
        .reset_index(name='Sale'))

---

添加年份和月份的最后期限：

df = df.assign(year = df['dates'].dt.year, month = df['dates'].dt.month)
print (df.head())
   uniquecode1 Name      dates  Sale  year  month
0         1029  ABC 2020-04-01     0  2020      4
1         1029  ABC 2020-05-01    10  2020      5
2         1029  ABC 2020-06-01    20  2020      6
3         1029  ABC 2020-07-01     0  2020      7
4         1029  ABC 2020-08-01     0  2020      8

但不幸的是，缺少了

09-2020

，因此有必要添加：