使用Pandas补全CSV文件Interface列1-20缺失项并设置描述

需求说明 #

原始CSV数据如下：

Interface Description
1 Used
2 Used
3 Used
4 Used
6 Used
8 Used
12 Used
17 Used

需要补全Interface列1到20的所有编号，缺失编号对应的Description列填充为free，最终得到有序的完整表格。

实现代码 #

import pandas as pd

# 读取原始CSV（若为逗号分隔，去掉delim_whitespace=True参数）
df = pd.read_csv('input.csv', delim_whitespace=True)

# 生成1到20的完整Interface序列
full_df = pd.DataFrame({'Interface': range(1, 21)})

# 左连接合并数据，保留所有完整编号
result_df = pd.merge(full_df, df, on='Interface', how='left')

# 填充缺失的描述为"free"
result_df['Description'] = result_df['Description'].fillna('free')

# 按Interface排序并重置索引
result_df = result_df.sort_values('Interface').reset_index(drop=True)

# 保存处理后的CSV
result_df.to_csv('output.csv', index=False)

关键说明 #

• delim_whitespace=True：适配原始数据的空格分隔格式，若你的CSV是标准逗号分隔，删除该参数即可。
• how='left'：确保保留1-20的所有编号，原始数据中存在的编号会匹配对应描述，缺失的则留空后填充。
• fillna('free')：将左连接后产生的空值统一替换为free。
• sort_values：确保最终表格按Interface编号升序排列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martin Barbieri