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  2. dataframe
  3. 在数据框中每个组的最后一行添加新行

在数据框中每个组的最后一行添加新行

Syed M. Sannan 2月前
34 0

我的原始数据框如下：List = [['2024-05-25', 'Group 1', 'Year 1', 23466882], ['2024-05-25', 'Group 1', 'Year 2', 458397284], ['2024-05-25', 'Group 1', 'Year 3', 2344545], ['2024-05-25', '

我的原始数据框如下： 

List = [['2024-05-25', 'Group 1', 'Year 1', 23466882], ['2024-05-25', 'Group 1', 'Year 2', 458397284], ['2024-05-25', 'Group 1', 'Year 3', 2344545], ['2024-05-25', 'Group 2', 'Year 1', 6662345], ['2024-05-25', 'Group 2', 'Year 2', 46342], ['2024-05-25', 'Group 3', 'Year 1', 34234], ['2024-05-25', 'Group 3', 'Year 2', 45222]]
df = pd.DataFrame(List, columns = ['Report_date', 'Product_group', 'Year', 'Sales'])

enter image description here

对于每个产品组，如果不存在“第 3 年”，则应在末尾添加一个销售额为 11,000 的新行。

输出应如下所示：

enter image description here

我最初的想法是将数据框拆分成每个产品组，如果子数据框没有第 3 年的任何信息，则添加新行，但这种方法似乎不是最佳的。

欢迎提出任何意见。提前谢谢您！

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  • 引用 2楼

    如果仅需要 Year 3 为每个组添加缺失年份，请使用 pd.concat 带有第一个不存在组的筛选行并添加新 Year 值 Sales ：

    注意：此解决方案仅为不存在的年份 3 添加新行，如果任何组中不存在相同的年份，此解决方案也有效。例如，如果删除第一行，则年份 1 会丢失。 

    g = df.loc[df['Year'].eq('Year 3'), 'Product_group']

out = (pd.concat([df, 
                  df.loc[~df['Product_group'].isin(g)]
                    .drop_duplicates('Product_group').assign(Year='Year 3', Sales=11000)])
          .sort_values(['Product_group','Year'], ignore_index=True))
print (out)
  Report_date Product_group    Year      Sales
0  2024-05-25       Group 1  Year 1   23466882
1  2024-05-25       Group 1  Year 2  458397284
2  2024-05-25       Group 1  Year 3    2344545
3  2024-05-25       Group 2  Year 1    6662345
4  2024-05-25       Group 2  Year 2      46342
5  2024-05-25       Group 2  Year 3      11000
6  2024-05-25       Group 3  Year 1      34234
7  2024-05-25       Group 3  Year 2      45222
8  2024-05-25       Group 3  Year 3      11000
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