识别缺失的变量并创建虚拟行-基于范围

如何解决识别缺失的变量并创建虚拟行-基于范围

输入数据框

input_df = pd.DataFrame({'RegistrationNumber':['HY12TN2345','HY12TN2345','JO78UI4675','JO78UI4675'],'KMServiceDone' : [10000,20000,50000,210000,230000,250000]})
print(input)

需要输出-最后一列,即状态可用

output = pd.DataFrame({'RegistrationNumber':['HY12TN2345','HY12TN2345'],30000,40000,220000,240000,250000],'StatusAvailed':['Availed','Availed','Missed','Availed']})
print(output)

我尝试过的

# get all possible values
all_services = df['KMServiceDone'].unique()

def reindex_grp(grp):
    s = grp.set_index('KMServiceDone')
    # add dummy rows for missing KMServiceDone
    s = s.reindex(all_services)
    return s.reset_index()

# apply function on each group
dfx = (df
  .groupby('RegistrationNumber',as_index=False)
  .apply(reindex_grp)
  .reset_index(drop=True))

# create status column
dfx['StatusAvailed'] = np.where(dfx['RegistrationNumber'].isna(),'Availed')

但未获得所需的输出。请输入任何内容。

解决方法

您需要生成一系列缺失的数字:

delta = 10000

df = (df.assign(Status="Availed")
        .set_index("KMServiceDone")
        .groupby("RegistrationNumber")["Status"]
        .apply(lambda d: d.reindex(np.arange(min(d.index),max(d.index)+delta,delta)))
        .reset_index()
        .fillna("Missed"))

print (df)

  RegistrationNumber  KMServiceDone   Status
0         HY12TN2345          10000  Availed
1         HY12TN2345          20000  Availed
2         HY12TN2345          30000   Missed
3         HY12TN2345          40000   Missed
4         HY12TN2345          50000  Availed
5         JO78UI4675         210000  Availed
6         JO78UI4675         220000   Missed
7         JO78UI4675         230000  Availed
8         JO78UI4675         240000   Missed
9         JO78UI4675         250000  Availed

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