我在添加熊猫列方面存在问题。 我有DataFrame,尺寸是nxk。在过程中,我需要添加维度为mx1的列,其中m = [1,n],但我不知道m。添加不同长度的熊猫列
当我试图做到这一点:
df['Name column'] = data
# type(data) = list
结果:
AssertionError: Length of values does not match length of index
我可以添加列不同长度?
我在添加熊猫列方面存在问题。 我有DataFrame,尺寸是nxk。在过程中,我需要添加维度为mx1的列,其中m = [1,n],但我不知道m。添加不同长度的熊猫列
当我试图做到这一点:
df['Name column'] = data
# type(data) = list
结果:
AssertionError: Length of values does not match length of index
我可以添加列不同长度?
使用CONCAT并通过axis=1
和ignore_index=True
:
In [38]:
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a':np.arange(5)})
df1 = pd.DataFrame({'b':np.arange(4)})
print(df1)
df
b
0 0
1 1
2 2
3 3
Out[38]:
a
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
In [39]:
pd.concat([df,df1], ignore_index=True, axis=1)
Out[39]:
0 1
0 0 0
1 1 1
2 2 2
3 3 3
4 4 NaN
如果使用公认的答案,你会失去你的列名,如图接受的答案例如,并在documentation(重点描述加):
所得轴将被标记为0,...,N - 1。如果你在哪里级联轴确实不 HAV级联对象,这是有用e有意义的索引信息。
它看起来像你的列名('Name column'
)是有意义的。
您可以使用pandas.concat
,但不ignore_index
(的ignore_index
默认值是false
,这样你就可以忽略这样的说法完全):
import pandas
# Note these columns have 3 rows of values:
original = pandas.DataFrame({
'Age':[10, 12, 13],
'Gender':['M','F','F']})
# Note this column has 4 rows of values:
additional = pandas.DataFrame({
'Name': ['Nate A', 'Jessie A', 'Daniel H', 'John D']
})
new = pandas.concat([original, additional], axis=1)
# Identical:
# new = pandas.concat([original, additional], ignore_index=False, axis=1)
print(new.head())
# Age Gender Name
#0 10 M Nate A
#1 12 F Jessie A
#2 13 F Daniel H
#3 NaN NaN John D
注意约翰·d怎么没有一个时代或性别。
@TheRedPea我把你的编辑回来了,你的建议应该是一个评论,而不是我的答案的编辑,因为编辑应该用来改善或纠正一个答案,而不是建议替代答案 – EdChum 2015-10-28 20:45:10
我认为它是一个改进。如果你认为这是一个替代方案,我会发布一个单独的答案。 – 2015-10-29 00:36:29