Pandas在DF創(chuàng)建期間添加額外的空列(Pandas add additional empty columns during DF creation)

我越來(lái)越：

AssertionError: 14 columns passed, passed data had 12

columns.

錯(cuò)誤是不言自明的，我正在從列表列表中創(chuàng)建一個(gè)DataFrame，每個(gè)列表實(shí)際上包含12個(gè)字段。 如何強(qiáng)制pandas.DataFrame在一次操作中添加帶NaN的額外列。 這就是我創(chuàng)建df的方式。

pandas.DataFrame(results, columns=FIELDS)

有沒(méi)有辦法在DataFrame創(chuàng)建中簡(jiǎn)化這一點(diǎn)，而不必這樣做：

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：https://stackoverflow.com/questions/42238024

2020-02-27 23:56

滿意答案

好吧，你不需要像上面那樣用逐行的單獨(dú)列分配硬編碼。 這做了類似的事情，但使用循環(huán)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

相關(guān)問(wèn)答

我想使用DataFrame ctor進(jìn)行連接： 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，通過(guò)傳遞一個(gè)包...

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indexRow = pd.DataFrame({col: [n] for n, col in enumerate(mega)})

>>> pd.concat([indexRow, mega], ignore_index=True)

A ...

你的方法可能很慢，因?yàn)樗鼪](méi)有矢量化。 這是另一種方法： temp = df['col_1'].astype(str)

df = df.assign(col_2='Other', col_3='Other')

df.loc[temp.str[0] == '9', ['col_2', 'col_3']] = ('some_text_4 ', 'other_text_4')

df.loc[temp.str[0:2] == '67', ['col_2', 'col_3']] = ('some_text_3...

注釋中發(fā)布的AttributeError非常重要 - 您有一個(gè)Series，相當(dāng)于一個(gè)列，而不是DataFrame。 main_df.to_frame()

將返回一個(gè)數(shù)據(jù)幀，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...

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[ 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

無(wú)論如何它默認(rèn)為零，但我補(bǔ)充說(shuō)完整性。 我想在@ DSM或@H...

使用dplyr和tidyr解決方案。 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 ...

你可以試試這個(gè)： # 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

以空間為代價(jià)，一種快速的方法是生成兩個(gè)映射，然后...

好吧，你不需要像上面那樣用逐行的單獨(dú)列分配硬編碼。 這做了類似的事情，但使用循環(huán)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

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的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)...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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