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pandas 插入空列
Pandas在DF创建期间添加额外的空列(Pandas add additional empty columns during DF creation)
我越来越：
AssertionError: 14 columns passed, passed data had 12
columns.
错误是不言自明的，我正在从列表列表中创建一个DataFrame，每个列表实际上包含12个字段。 如何强制pandas.DataFrame在一次操作中添加带NaN的额外列。 这就是我创建df的方式。
pandas.DataFrame(results, columns=FIELDS)
有没有办法在DataFrame创建中简化这一点，而不必这样做：
pandas.DataFrame(results, columns=FIELDS_12)
df["ExtraField13"] = np.nan
df["ExtraField14"] = np.nan
I'm getting:
AssertionError: 14 columns passed, passed data had 12
columns.
Error is self-explanatory, I'm creating a DataFrame from a list of lists, each list in fact contains 12 fields. How can I force pandas.DataFrame to add extra columns with NaN in one operation. This is how Im creating the df.
pandas.DataFrame(results, columns=FIELDS)
Is there a way to simplify this in DataFrame creation, without having to do this:
pandas.DataFrame(results, columns=FIELDS_12)
df["ExtraField13"] = np.nan
df["ExtraField14"] = np.nan
原文：
2020-02-27 23:56
满意答案
好吧，你不需要像上面那样用逐行的单独列分配硬编码。 这做了类似的事情，但使用循环代替填充列：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6]})
>>> df
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> def pad_cols(df, n_cols):
... while len(df.columns) < n_cols:
... df['padded' + str(len(df.columns)+1)] = None
... return df
...
>>> pad_cols(df, 4)
A B padded3 padded4
0 1 4 None None
1 2 5 None None
2 3 6 None None
Well, you don't really have to hard-code things like you have above with individual column assignments, line-by-line. This does a similar thing but uses a loop instead to pad columns:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6]})
>>> df
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> def pad_cols(df, n_cols):
... while len(df.columns) < n_cols:
... df['padded' + str(len(df.columns)+1)] = None
... return df
...
>>> pad_cols(df, 4)
A B padded3 padded4
0 1 4 None None
1 2 5 None None
2 3 6 None None
2017-02-14
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我想使用DataFrame ctor进行连接： In [23]:
df = pd.DataFrame(columns=['A'])
df
Out[23]:
Empty DataFrame
Columns: [A]
Index: []
In [24]:
pd.concat([df,pd.DataFrame(columns=list('BCD'))])
Out[24]:
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []
因此，通过传递一个包...
这是一种方法。 根据您的数据，这可能会混合类型(例如，如果一列是时间戳)。 此外，这会重置您的指数。 mega = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3), columns=list('ABC'))
indexRow = pd.DataFrame({col: [n] for n, col in enumerate(mega)})
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A ...
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df = df.assign(col_2='Other', col_3='Other')
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df.loc[temp.str[0:2] == '67', ['col_2', 'col_3']] = ('some_text_3...
注释中发布的AttributeError非常重要 - 您有一个Series，相当于一个列，而不是DataFrame。 main_df.to_frame()
将返回一个数据帧，然后您可以重命名列并添加新列。 That AttributeError posted in the comments is important – you have a Series, equivalent to a single column, not a DataFrame. main_df.to_frame()
wi...
这是另一种使用numpy select (这里的文档)的方法 ，它具有非常干净的语法： df['D'] = np.select( [ df.A < 1.5, df.A > 2.5 ],
[ df.B + df.C, df.B * df.C ], default=0 )
A B C D
1 1 4 7 11
2 2 5 8 0
3 3 6 9 54
无论如何它默认为零，但我补充说完整性。 我想在@ DSM或@H...
使用dplyr和tidyr解决方案。 library(dplyr)
library(tidyr)
dt2 %
mutate(condition = 1) %>%
spread(loc, condition, fill = 0)
dt2
# file_name chr1:62161618:62162663:- chr1:62161618:62162669:-
# 1 rep1 1 ...
你可以试试这个： # names of columns in df2 that are not in df1
cols
# ...or
cols
# add cols from d2 to df1
df3
# set cols from df1 to ...
建立 df1
terms code1 code2 code3
0 term1 1234x 2345x 3456x
1 term2 4321y 5432y 6543y
df2
name rate location code
0 Dan 3 FL 4444g
1 Sara 3.5 OH 6543y
2 Conroy 5.2 NM 2345x
以空间为代价，一种快速的方法是生成两个映射，然后...
好吧，你不需要像上面那样用逐行的单独列分配硬编码。 这做了类似的事情，但使用循环代替填充列： >>> import pandas as pd
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>>> df
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