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我正在创建一个 Pandas DataFrame 来存储数据。不幸的是,我无法提前知道我将拥有的数据行数。所以我的方法如下。
首先,我声明一个空的 DataFrame。
df = DataFrame(columns=['col1', 'col2'])
然后,我追加一行缺失值。
df = df.append([None] * 2, ignore_index=True)
最后,我可以一次一个单元格将值插入到此 DataFrame 中。 (为什么我必须一次做一个单元格是一个很长的故事。)
df['col1'][0] = 3.28
除了 append 语句向我的 DataFrame 插入一个额外的列外,这种方法工作得很好。在该过程结束时,当我键入 df
时看到的输出如下所示(包含 100 行数据)。
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Data columns (total 2 columns):
0 0 non-null values
col1 100 non-null values
col2 100 non-null values
df.head()
看起来像这样。
0 col1 col2
0 None 3.28 1
1 None 1 0
2 None 1 0
3 None 1 0
4 None 1 1
对导致此 0
列出现在我的 DataFrame 中有什么想法吗?
最佳答案
追加尝试将一列追加到您的数据框。它试图 append 的列未命名,并且其中有两个 None/Nan 元素,pandas 将(默认情况下)命名为名为 0 的列。
为了成功做到这一点,进入数据框追加的列名必须与当前数据框列名一致,否则将创建新列(默认情况下)
#you need to explicitly name the columns of the incoming parameter in the append statement
df = DataFrame(columns=['col1', 'col2'])
print df.append(Series([None]*2, index=['col1','col2']), ignore_index=True)
#as an aside
df = DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=['A','B','C','D'])
dfRowImproper = [1,2,3,4]
#dfRowProper = DataFrame(arange(4)+1,columns=['A','B','C','D']) #will not work!!! because arange returns a vector, whereas DataFrame expect a matrix/array#
dfRowProper = DataFrame([arange(4)+1],columns=['A','B','C','D']) #will work
print df.append(dfRowImproper) #will make the 0 named column with 4 additional rows defined on this column
print df.append(dfRowProper) #will work as you would like as the column names are consistent
print df.append(DataFrame(np.random.randn(1,4))) #will define four additional columns to the df with 4 additional rows
print df.append(Series(dfRow,index=['A','B','C','D']), ignore_index=True) #works as you want
关于python - 将行 append 到 Pandas DataFrame 添加 0 列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22917108/
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