如何使pd.Grouper()包含空组

给定此数据帧:

date        A  B
2018-01-01  1  3
2018-03-01  2  4

在groupby之后,您可以使用重采样,但为了重采样 unfortunately 您需要自己创建多索引:

In [11]: res = df.groupby(['A',pd.Grouper(key='date', freq='M')]).agg({'B':list})

In [12]: m = pd.MultiIndex.from_product([df.A.unique(), pd.date_range(df.date.min(), df.date.max() + pd.offsets.MonthEnd(1), freq='M')])

In [13]: m
Out[13]:
MultiIndex(levels=[[1, 2], [2018-01-31 00:00:00, 2018-02-28 00:00:00, 2018-03-31 00:00:00]],
           labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 0, 1, 2]])

In [14]: res.reindex(m)
Out[14]:
                B
1 2018-01-31  [3]
  2018-02-28  NaN
  2018-03-31  NaN
2 2018-01-31  NaN
  2018-02-28  NaN
  2018-03-31  [4]

注意:使用[]填充NA有点棘手,理想情况下您可以解决这个问题(通常不建议在数据框中包含列表)。