Pandas：根据组聚合添加新行

Question

请帮忙！

一共5个拒绝代码：EL1、EL2、EL3、EL4和EL5。我想追加新行，以便每个 ID 始终有 5 个拒绝代码。

这是我的原始 DF：

+----+-------------+-----+
| ID | Reject Code | QTY |
+----+-------------+-----+
| A  | EL1         |   7 |
| A  | EL2         |   2 |
| A  | EL3         |  33 |
| B  | EL1         |   7 |
| B  | EL2         |   1 |
| B  | EL3         |   7 |
| B  | EL4         |  36 |
| B  | EL5         |   5 |
| C  | EL1         |   3 |
| C  | EL2         |  32 |
+----+-------------+-----+

ID B 具有所有拒绝代码，因此我们不需要为此添加任何行。

ID A 只有 EL1、EL2 和 EL3，那么如何追加 2 个新行并将 EL4 和 EL5 设置为 0 QTY？

和ID C一样，需要追加3行，EL3，EL4，EL5？

我想输出为：

+----+-------------+-----+
| ID | Reject Code | QTY |
+----+-------------+-----+
| A  | EL1         |   7 |
| A  | EL2         |   2 |
| A  | EL3         |  33 |
| A  | EL4         |   0 |
| A  | EL5         |   0 |
| B  | EL1         |   7 |
| B  | EL2         |   1 |
| B  | EL3         |   7 |
| B  | EL4         |  36 |
| B  | EL5         |   5 |
| C  | EL1         |   3 |
| C  | EL2         |  32 |
| C  | EL3         |   0 |
| C  | EL4         |   0 |
| C  | EL5         |   0 |
+----+-------------+-----+

Answer 1

你可以这样做pivot_table，然后melt/ stack：

# all reject codes
Rej_Codes = [f'EL{i+1}' for i in range(5)]

(df.pivot_table(index='ID', 
               columns='Reject Code', 
               values='QTY', 
               fill_value=0)
   .reindex(Rej_Codes, axis=1, fill_value=0) # as pointed out by rafaelc
   .stack()
   .reset_index(name='QTY')
)

输出：

   ID Reject Code  QTY
0   A         EL1    7
1   A         EL2    2
2   A         EL3   33
3   A         EL4    0
4   A         EL5    0
5   B         EL1    7
6   B         EL2    1
7   B         EL3    7
8   B         EL4   36
9   B         EL5    5
10  C         EL1    3
11  C         EL2   32
12  C         EL3    0
13  C         EL4    0
14  C         EL5    0