Questa potrebbe essere una domanda stupida, ma come posso aggiungere più colonne vuote a un DataFrame da un elenco?Panda: aggiungere più colonne vuote a DataFrame
posso fare:
df["B"] = None
df["C"] = None
df["D"] = None
Ma non posso fare:
df[["B", "C", "D"]] = None
KeyError: "['B' 'C' 'D'] not in index"
avrei concat utilizzando un ctor dataframe:
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: []
Così facendo passare un elenco contenente il tuo df originale e uno nuovo con le colonne che desideri aggiungere, questo restituirà un nuovo df con le colonne aggiuntive.
Si potrebbe utilizzare df.reindex per aggiungere nuove colonne:
In [18]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(5,1)), columns=['A'])
In [19]: df
Out[19]:
A
0 4
1 7
2 0
3 7
4 6
In [20]: df.reindex(columns=list('ABCD'))
Out[20]:
A B C D
0 4 NaN NaN NaN
1 7 NaN NaN NaN
2 0 NaN NaN NaN
3 7 NaN NaN NaN
4 6 NaN NaN NaN
reindex restituirà un nuovo dataframe, con colonne che appaiono nell'ordine in cui sono elencati:
In [31]: df.reindex(columns=list('DCBA'))
Out[31]:
D C B A
0 NaN NaN NaN 4
1 NaN NaN NaN 7
2 NaN NaN NaN 0
3 NaN NaN NaN 7
4 NaN NaN NaN 6
Il metodo reindex come fill_value parametro:
In [22]: df.reindex(columns=list('ABCD'), fill_value=0)
Out[22]:
A B C D
0 4 0 0 0
1 7 0 0 0
2 0 0 0 0
3 7 0 0 0
4 6 0 0 0
Dopo aver sperimentato un Data Frame moderatamente grande (~ 2.5k righe per colonne 80k), e questa soluzione sembra essere un ordine di grandezza più veloce di quello accettato.BTW c'è un motivo per cui questo comando specifico non accetta un parametro "inplace = True"? df = df.reindex (...) sembra utilizzare un bel po 'di RAM. –
@MarcoSpinaci: mi raccomando di non usare mai 'inplace = True'.Non fa quello che pensa la maggior parte della gente. Sotto il cofano, viene sempre creato un nuovo DataFrame, quindi i dati del nuovo DataFrame vengono copiati nel DataFrame originale. Ciò non risparmia alcun ricordo. Quindi "inplace = True" è una vetrinistica senza sostanza, e inoltre viene chiamata in modo fuorviante. Non ho controllato il codice, ma mi aspetto che 'df = df.reindex (...)' richieda almeno 2x la memoria richiesta per 'df', e ovviamente di più quando' reindex' viene usato per espandere il numero di filari. – unutbu
Se non si vuole riscrivere il nome delle vecchie colonne, quindi è possibile utilizzare reindex:
df.reindex(columns=[*df.columns.tolist(), 'new_column1', 'new_column2'], fill_value=0)
esempio completa:
In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(3,1)), columns=['A'])
In [1]: df
Out[1]:
A
0 4
1 7
2 0
In [2]: df.reindex(columns=[*df.columns.tolist(), 'col1', 'col2'], fill_value=0)
Out[2]:
A col1 col2
0 1 0 0
1 2 0 0
E, se il numero ha già una lista, con i nomi delle colonne,:
In [3]: my_cols_list=['col1','col2']
In [4]: df.reindex(columns=[*df.columns.tolist(), *my_cols_list], fill_value=0)
Out[4]:
A col1 col2
0 1 0 0
1 2 0 0
Grazie, è possibile che mi manca qualcosa, ma ho aggiunto 'pd.concat ([DF, pd.DataFrame (colonne = lista ('BCD'))]) '- non fa niente afaik. Potrebbe essere dovuto al fatto che io uso 'df = pd.read_csv' e non' df = pd.DataFrame'? – Winterflags
È necessario assegnare il risultato della concat così 'df = pd.concat ([df, pd.DataFrame (columns = list ('BCD'))])' – EdChum
Grazie, ha funzionato. Posso aggiungere le colonne all'ultima colonna? Le nuove colonne vengono aggiunte all'inizio. Sembra che concat stia eseguendo il riordino automatico perché anche le mie colonne originali vengono spostate. – Winterflags