我有一组从 1945 年到 2020 年运行的数据，涉及两个国家生产的一系列 Material 。为了创建一个数据框，我连接了不同的 df。
df = pd.concat([ProdCountry1['Producta'], [ProdCountry2['Producta'], [ProdCountry1['Productb'], [ProdCountry2['Productb'], ...] ...)
当axis=1时，按键和名称等
我得到了这样的表格:
然后我堆叠这个数据框以获取行索引(年份)中的 NaN，但随后我丢失了 1946/1948/1949 年，这些年份仅包含 NaN。
df = df.stack()
这是我拆开它时得到的 df 类型:
所以，我的问题是:如何避免丢失 df 中 NaN 行的年份？我需要它们稍后在我的笔记本中进行插值和工作。
预先感谢您的帮助。
最佳答案
关于python - 堆栈/取消堆栈时如何不丢失 NaN 行？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/65051778/