python - Pandas 数据框插入缺失的行并填充上一行

Question

我有一个如下的数据框:

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({'id':[0,1,2,4,5],
                'A':[0,1,0,1,0],
                'B':[None,None,1,None,None]})

   id  A    B
0   0  0  NaN
1   1  1  NaN
2   2  0  1.0
3   4  1  NaN
4   5  0  NaN

请注意，B 中的绝大多数值列是 NaNid列递增 1，因此 id 之间的一行2 和 4 不见了。
需要插入的缺失行与前一行相同，除了id柱子。
所以例如结果是

    id  A   B
0   0   0.0 NaN
1   1   1.0 NaN
2   2   0.0 1.0
3   3   0.0 1.0 <-add row here
4   4   1.0 NaN
5   5   0.0 NaN

我可以在 A 上执行此操作专栏，但我不知道如何处理 B列为 ffill会补1.0在行 4和 5 ，这是不正确的

step=1
idx=np.arange(df['id'].min(), df['id'].max() + step, step)
df=df.set_index('id').reindex(idx).reset_index()
df['A']=df["A"].ffill()

编辑:
对不起，我忘记了一项诉讼。B列将具有不同的值。
当 DataFrame 如下:

   id  A    B
0   0  0  NaN
1   1  1  NaN
2   2  0  1.0
3   4  1  NaN
4   5  0  NaN
5   6  1  2.0
6   9  0  NaN
7   10 1  NaN

结果将是:

   id  A    B
0   0  0  NaN
1   1  1  NaN
2   2  0  1.0
3   3  0  1.0
4   4  1  NaN
5   5  0  NaN
6   6  1  2.0
7   7  1  2.0
8   8  1  2.0
9   9  0  NaN
10  10 1  NaN

Answer 1

更改是否保留原始 id ，并使用 update isin

s=df.id.copy() #change 1
step=1
idx=np.arange(df['id'].min(), df['id'].max() + step, step)
df=df.set_index('id').reindex(idx).reset_index()
df['A']=df["A"].ffill()

df.B.update(df.B.ffill().mask(df.id.isin(s))) # change two
df
   id    A    B
0   0  0.0  NaN
1   1  1.0  NaN
2   2  0.0  1.0
3   3  0.0  1.0
4   4  1.0  NaN
5   5  0.0  NaN