Python-将一个numpy数组作为列添加到具有不同长度的 Pandas 数据框中

Question

我有一个包含多列的 Pandas 数据框 df。其中一列是 Col1，它包含浮点值或 NaN:

df
+----+------+-----+
| No | Col1 | ... |
+----+------+-----+
| 12 |   10 | ... |
| 23 |  NaN | ... |
| 34 |    5 | ... |
| 45 |  NaN | ... |
| 54 |   22 | ... |
+----+------+-----+

我在 Col1 上运行一个函数，排除缺失值 (NaN)，如下所示:

StandardScaler().fit_transform(df.loc[pd.notnull(df[Col1]), [Col1]])

假设结果是这样的 numpy.ndarray:

+-----+
| Ref |
+-----+
|   2 |
|   5 |
|   1 |
+-----+

请注意，此数组的长度与原始列 Col1 的长度不同。

我需要一个解决方案来将数组 Ref 作为列添加到 df。对于 Col1 为 NaN 的每一行，新列 Ref 也得到 NaN。所需的输出如下所示:

+----+------+-----+-----+
| No | Col1 | ... | Ref |
+----+------+-----+-----+
| 12 |   10 | ... |   2 |
| 23 |  NaN | ... | NaN |
| 34 |    5 | ... |   5 |
| 45 |  NaN | ... | NaN |
| 54 |   22 | ... |   1 |
+----+------+-----+-----+

Answer 1

我认为您可以分配给由相同 bool 掩码过滤的新列:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

mask = df['Col1'].notnull()
df.loc[mask, 'Ref'] = StandardScaler().fit_transform(df.loc[mask, ['Col1']])
print (df)
   No  Col1       Ref
0  12  10.0 -0.327089
1  23   NaN       NaN
2  34   5.0 -1.027992
3  45   NaN       NaN
4  54  22.0  1.355081

详细信息:

print (StandardScaler().fit_transform(df.loc[mask, ['Col1']]))
[[-0.32708852]
 [-1.02799249]
 [ 1.35508101]]