Python 如何创建月的周期范围并用零填充？

假设我有一个数据框，其中包含每个月发生的某些事件。数据只包含事件的月份和年份，以及每个月发生的事件数量

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  counts
0   2018-01 10
1   2018-02 5
2   2018-04 6
3   2018-05 1
4   2018-06 2
5   2018-07 5
6   2018-10 7
7   2018-11 8
8   2019-01 9
9   2019-02 1
10  2019-03 10
11  2019-05 12
12  2019-07 10
13  2019-11 10
14  2019-12 4

如上所述，2018年1月至2019年12月之间存在时间范围，但并非所有月份都有计数值。例如，没有2018年3月（2018-03年）的数据，其间有许多缺失的月份

我想把这个缺少的月份填入零，所以基本上我想按正确的顺序插入

{'month'：'2018-03'，count:0}

。我还想对所有缺失的月份和应该存在的价值观做同样的事情

我所做的如下

我将月份转换为适当的格式

df['month'] = pd.to_datetime(df['month']).dt.to_period('M')

上面的代码运行良好

然后，我尝试以每月频率创建一个日期范围，但这不起作用

idx = pd.date_range(min(df['month']), max(df['month']), freq='M)

错误为

ValueError:无法明确地将句点转换为时间戳。使用时间戳

我该怎么办？谢谢。

使用，然后将句点列转换为

句点索引

并使用：

---

似乎有一个类似的话题，但只是日期而不是月份：有趣！我不知道

pd.period\u range

存在。谢谢。

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