aggiungi colonne di lunghezza diversa panda

Question

Ho un problema con l'aggiunta di colonne in panda. Ho DataFrame, dimensional è nxk. E nel processo ho bisogno di aggiungere colonne con dimensionale mx1, dove m = [1, n], ma non lo so m.

Quando provo farlo:

df['Name column'] = data  
# type(data) = list 

risultato:

AssertionError: Length of values does not match length of index 

Posso aggiungere colonne con la lunghezza differente?

Answer 1

Usa concat e superare axis=1 e 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 

Answer 2

Se si utilizza risposta accettata, perderai i tuoi nomi di colonna, come indicato nella risposta accettata esempio, e descritti nel documentation (enfasi aggiunto):

L'asse risultante sarà etichettato 0, ..., n - 1. Questo è utile se si tratta di oggetti concatenare in cui l'asse di concatenazione non non HAV e informazioni di indicizzazione significative.

Sembra che i nomi delle colonne ('Name column') siano significativi.

È possibile utilizzare pandas.concat, ma non lo fanno ignore_index (valore predefinito di ignore_index è false, in modo da poter omettere che l'argomento del tutto):

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 

Si noti come John D non ha un Age o un genere.