Pandas重采样dataframe补全缺失周数并将新增行填充为0的方法

你用pd.resample没生效是因为该方法要求索引为datetime类型的时间序列，你的周数是整数列，用以下两种更简单的方案即可实现，无需手动写循环：

方案1：用reindex实现（性能最优） #

import pandas as pd

# 1. 生成22到48的完整周序列作为目标索引
full_week_index = pd.RangeIndex(start=22, stop=49, name="week")
# 2. 将原df的周列设为索引，重排后填充缺失值为0，最后重置索引恢复列结构
result = df.set_index("week").reindex(full_week_index, fill_value=0).reset_index()

方案2：用merge实现（逻辑更直观） #

import pandas as pd

# 1. 生成包含所有周数的辅助df
full_week_df = pd.DataFrame({"week": range(22, 49)})
# 2. 左连接原df，缺失值填充为0，同时保持value列为整数类型
result = pd.merge(full_week_df, df, on="week", how="left").fillna(0).astype({"value": int})

两种方法得到的结果都会自动补全27、28等缺失周，对应value值为0，周数顺序保持升序。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ojp