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：私は必要なもの塗りつぶし欠損値（パンダ）
email user_name sessions ymo
[email protected] JD 1 2015-03-01
[email protected] JD 2 2015-05-01
：
all_ymo
[Timestamp('2015-01-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-02-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-03-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-04-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-05-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-06-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-07-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-08-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-09-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-10-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-11-01 00:00:00'),
Timestamp('2015-12-01 00:00:00')]
email user_name sessions ymo
[email protected] JD 0 2015-01-01
[email protected] JD 0 2015-02-01
[email protected] JD 1 2015-03-01
[email protected] JD 0 2015-04-01
[email protected] JD 2 2015-05-01
[email protected] JD 0 2015-06-01
[email protected] JD 0 2015-07-01
[email protected] JD 0 2015-08-01
[email protected] JD 0 2015-09-01
[email protected] JD 0 2015-10-01
[email protected] JD 0 2015-11-01
[email protected] JD 0 2015-12-01
ymo列がpd.Timestampのです
残念ながら、この回答：Adding values for missing data combinations in Pandasは、既存のymo値。
私はこのような何かを試してみましたが、それは遅い極めてです：
for em in all_emails:
existent_ymo = fill_ymo[fill_ymo['email'] == em]['ymo']
existent_ymo = set([pd.Timestamp(datetime.date(t.year, t.month, t.day)) for t in existent_ymo])
missing_ymo = list(existent_ymo - all_ymo)
multi_ind = pd.MultiIndex.from_product([[em], missing_ymo], names=col_names)
fill_ymo = sessions.set_index(col_names).reindex(multi_ind, fill_value=0).reset_index()
不足している項目が満たされ上回った場合は、pd.data_rangeで始まる新しいデータフレームを取り込みます。次に、日付が一致するセッション値を追加します。電子メールアドレスとuser_nameが1の場合は、メモリを節約するためにデータフレームに1つしか含めることはできません（サイズが問題の場合） – dodell