Ведущие и конечные даты заполнения в Pandas DataFrame

Использование FormData - это путь, о котором свидетельствуют многие ответы. вот немного кода, который отлично подходит для этой цели. Я также согласен с комментарием вложенных блоков ajax для завершения сложных обстоятельств. Включая e.PreventDefault (); по моему опыту делает код более совместимым с браузером.

    $('#UploadB1').click(function(e){        
    e.preventDefault();

    if (!fileupload.valid()) {
        return false;            
    }

    var myformData = new FormData();        
    myformData.append('file', $('#uploadFile')[0].files[0]);

    $("#UpdateMessage5").html("Uploading file ....");
    $("#UpdateMessage5").css("background","url(../include/images/loaderIcon.gif) no-repeat right");

    myformData.append('mode', 'fileUpload');
    myformData.append('myid', $('#myid').val());
    myformData.append('type', $('#fileType').val());
    //formData.append('myfile', file, file.name); 

    $.ajax({
        url: 'include/fetch.php',
        method: 'post',
        processData: false,
        contentType: false,
        cache: false,
        data: myformData,
        enctype: 'multipart/form-data',
        success: function(response){
            $("#UpdateMessage5").html(response); //.delay(2000).hide(1); 
            $("#UpdateMessage5").css("background","");

            console.log("file successfully submitted");
        },error: function(){
            console.log("not okay");
        }
    });
});
0
задан coler-j 22 March 2019 в 22:01
поделиться

1 ответ

Одним из способов является reindex

s=df.groupby([df['account_id'],df.index.year,df.index.month]).sum()
idx=pd.MultiIndex.from_product([s.index.levels[0],s.index.levels[1],list(range(1,13))])
s=s.reindex(idx)
s
Out[287]: 
           amount
1 2018 1    150.0
       2      NaN
       3      NaN
       4      NaN
       5      NaN
       6    200.0
       7      NaN
       8      NaN
       9      NaN
       10     NaN
       11     NaN
       12     NaN
2 2018 1      NaN
       2      NaN
       3      NaN
       4      NaN
       5      NaN
       6      NaN
       7    100.0
       8      NaN
       9      NaN
       10   200.0
       11     NaN
       12     NaN
0
ответ дан Wen-Ben 22 March 2019 в 22:01
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: