如何在python中将具有特定值的行添加到数据帧

假设我有下面的df，由x值和它们的概率组成，从x=19开始，以x=64结束

      x    probability
0   19.0    1.000000
1   20.0    1.000000
2   21.0    1.000000
3   22.0    1.000000
...
40  60.0    0.000000
41  62.0    0.500000
42  63.0    1.000000
43  64.0    0.000000

我想做的是添加从x=65到x=100的行，并使它们的概率都等于0，如下所示：

      x     probability
0   19.0     1.000000
1   20.0     1.000000
2   21.0     1.000000
3   22.0     1.000000
4   23.0     1.000000
...
43  64.0     0.000000
44  65.0     0.000000
43  66.0     0.000000
44  67.0     0.000000
...
73  97.0     0.000000
78  98.0     0.000000
79  99.0     0.000000
80  100.0    0.000000

同样，我只想以0的概率将连续的x值从65添加到100。我不太确定如何添加这样的行，因此非常感谢您的帮助。谢谢

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注意：此问题与类似，但我希望x列中的值每次增加1，而不是保持不变。

我们可以执行

reindex

df_new=df.set_index('x').reindex(np.arange(df.x.min(),100+1),method='ffill').reset_index()

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我们可以做

reindex

df_new=df.set_index('x').reindex(np.arange(df.x.min(),100+1),method='ffill').reset_index()

---

只需创建第二个数据帧并用

df.append（）追加

您的数据帧可以用

df = pd.DataFrame({'x':np.arange(19, 65)})
df['probability'] = 1

创建第二个数据帧并将其附加到第一个数据帧，如

max_x = df['x'].max()
df_append = pd.DataFrame({'x':np.arange(max_x, 101)})
df_append['probability'] = 0

df_res = df.append(df_append)

只需创建第二个数据帧并用
df.append（）追加

您的数据帧可以用

df = pd.DataFrame({'x':np.arange(19, 65)})
df['probability'] = 1

创建第二个数据帧并将其附加到第一个数据帧，如

max_x = df['x'].max()
df_append = pd.DataFrame({'x':np.arange(max_x, 101)})
df_append['probability'] = 0

df_res = df.append(df_append)

您可以使用for循环生成一个列表，并使用
df.append（…）

您可以使用for循环生成一个列表，并使用
df.append（…）