我正在尝试创建一个函数,可以填充多个序列中缺失的数字,这些序列具有不同的数值比例,并且同时为每个序列生成一个常数列。
from tika import parser
import pandas as pd
import numpy as np
import io
rawtext = parser.from_file('D:\Selenium\Texto.txt')
text = rawtext['content']
f = io.StringIO(text)
f.readline()
data = f.read()
f.readline()
def fill(d):
idx = range(d['col1'].min(), d['col1'].max() + 1)
return d.set_index('col1').reindex(idx, method='ffill').reset_index()
g = df['col1'].lt(df['col1'].shift()).cumsum()
df = pd.concat([fill(g) for k, g in df.groupby(g)], ignore_index=True)
print(df)
你能用Pandas创建以下函数吗?
样本数据框:
1029 400
1035 400
1031 340
1039 340
1020 503
1025 503
期望输出:
1029 400
1030 400
1031 400
1032 400
1033 400
1034 400
1035 400
1031 340
1032 340
1033 340
1034 340
1035 340
1036 340
1037 340
1038 340
1039 340
1020 503
1021 503
1022 503
1023 503
1024 503
1025 503
for
循环定义变量data
? - Joe Ferndz