如何在Pandas中追加不在指定列表中的季度行并设价格为0

需求说明 #

现有包含设施季度价格数据的DataFrame，仅存在Q1、Q2的记录；需要根据给定的季度列表['Q1','Q2','Q3','Q4']，为缺失的季度追加对应行，且缺失行的Price设为0。

准备代码 #

先生成原始DataFrame和季度列表：

import pandas as pd
from io import StringIO

# 生成原始数据
df = """    
Facility    Quarter   Price
      F1    Q1         2.1  
      F1    Q2         1.2  
"""
df = pd.read_csv(StringIO(df.strip()), sep='\s\s+', engine='python')

quarters = ['Q1','Q2','Q3','Q4']

方法一：全量组合+左连接填充 #

先构造包含所有设施与季度的完整行集合，再与原始数据合并补全缺失值：

# 获取所有唯一设施
facilities = df['Facility'].unique()

# 生成设施-季度的全量笛卡尔积
full_comb = pd.MultiIndex.from_product([facilities, quarters], names=['Facility', 'Quarter']).to_frame(index=False)

# 左连接原始数据，缺失Price填充0
result = pd.merge(full_comb, df, on=['Facility', 'Quarter'], how='left').fillna({'Price': 0})

print(result)

方法二：多级索引重排 #

通过设置多级索引，重索引补全缺失项后填充0：

# 设置Facility和Quarter为多级索引
df.set_index(['Facility', 'Quarter'], inplace=True)

# 生成包含所有设施与季度的全量索引
full_index = pd.MultiIndex.from_product([df.index.get_level_values(0).unique(), quarters], names=['Facility', 'Quarter'])

# 重索引并填充0，最后重置索引为列
result = df.reindex(full_index, fill_value=0).reset_index()

print(result)

输出结果 #

两种方法最终都会得到目标DataFrame：

Facility Quarter  Price
0       F1      Q1    2.1
1       F1      Q2    1.2
2       F1      Q3    0.0
3       F1      Q4    0.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者William