[Python]pandasでcsvファイルを読み込んだDataFrameを変形したい

Question

前提・実現したいこと

Python(3.6.5)を用いてデータ分析をしています。
csvファイルの中身が仮に以下のようになっているとします。
(before)

number	tag
0	1m
1	2m
4	3m

これをpandasモジュールを使用して、以下のように変形したいです。
(after)

number	tag
0	1m
1	2m
2	2m
3	2m
4	3m

条件1: number列の要素は0始まりとは限らない、抜けている間の数字を補いたいです。
条件2: tag列の要素は「任意の文字列」で、新たなnumberが指定されるまで同じ文字列が入るようにしたいです。

お願いいたします。

ソースコード

import pandas as pd

df = pd.read_csv("fullpath", skiprows=0, na_filter=False)
print(df)

補足

windows10
Python(3.6.5)
pandas(0.24.2)

Answer 1

number 列を Indexに指定し、DataFrame.reindex() を行うとよいのではないでしょうか。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.reindex.html

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'number':[0,1,4],
                   'tag':['1m','2m','3m']})

# "number"をIndexに設定
df = df.set_index('number')
# Indexを補完するように振りなおす
df = df.reindex(range(df.index[0], df.index[-1]+1), method='ffill')
# "number"をIndexから解除（必用に応じて）
df = df.reset_index()
#   number tag
#0       0  1m
#1       1  2m
#2       2  2m
#3       3  2m
#4       4  3m

Comments

[zeze]

ご回答ありがとうございます!! 望み通りの結果になりました。
ありがとうございました。

Answer 2

以下でどうでしょうか。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'number':[0,1,4],'tag':['1m','2m','3m']})

# 連番で埋めたDataFrameを用意
df2 = pd.DataFrame({'number':list(range(df['number'].min(),df['number'].max()+1))})

# 連番に結合。欠損は先頭値で埋める
df3 = df2.merge(df,on='number',how='left').fillna(method='ffill')
print(df3)
"""
   number tag
0       0  1m
1       1  2m
2       2  2m
3       3  2m
4       4  3m
"""

Comments

[zeze]

ご回答ありがとうございます!! 助かりましたありがとうございました。