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R 中 tidyr::complete 的 Python 等效项,允许指定附加值

我正在寻找重新创建一个 R 脚本,但我一直在思考如何在 Python 中重新创建这个管道。我正在分析不同工厂的累计产量,需要对它们的累计生产时间进行归一化,以便进行比较。

管道看起来像这样:

Norm_hrs <- Cum_df%>%
  group_by(Name)%>%
  complete(Cum_hrs = seq(0,max(Cum_hrs),730.5))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

它需要这样:

Name        Cum_Hrs A   B           C
Factory 1   1       0   1.887861    3.775722
Factory 1   251     0   2104.335728 21932.57871
Factory 1   611     0   2324.586178 37498.99722
Factory 1   1208    0   4361.588197 65235.05541
Factory 2   48      0   1517.840244 6604.770432
Factory 2   163     0   3370.461172 17252.70972
Factory 2   822     0   13284.87786 71918.78308
Factory 2   1541    0   21476.93602 134569.0388
Factory 2   2285    0   32053.99192 225895.1477
Factory 2   3028    0   42299.41357 340798.6151
Factory …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

python r pandas dplyr pandas-groupby

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dplyr ×1

pandas ×1

pandas-groupby ×1

python ×1

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