Question

我想将空行（填充np.NaN）附加到pandas数据帧，目前只知道如何使用loc

T = pd.DataFrame(index=['a', 'b', 'c'], data={'Col0': 0, 'Col1': 1})
T
   Col0  Col1
a     0     1
b     0     1
c     0     1

missing = ['d', 'e']
for m in missing:
    T.loc[m] = np.NaN

  Col0  Col1
a   0.0   1.0
b   0.0   1.0
c   0.0   1.0
d   NaN   NaN
e   NaN   NaN

你知道更多优雅的方法吗？

为什么不能做像

这样的事情

T.loc[missing] = np.NaN

THX！

Answer 1

您可以reindex获取当前索引的union和缺失的行值：

In [281]:    
T.reindex(T.index.union(missing))

Out[281]:
   Col0  Col1
a   0.0   1.0
b   0.0   1.0
c   0.0   1.0
d   NaN   NaN
e   NaN   NaN

基本上loc查找传入的标签，遗憾的是setting with enlargement仅适用于单行标签。

执行上述操作会更有效，此处我们采用当前索引的union和缺失值，并将这些值用于reindex df，其中行不存在{插入{1}}值。

Answer 2

您可以.loc与reindex

非常相似地使用

df.loc[df.index.tolist() + missing]

map.data.loadGeoJson('google.json');

Answer 3

如果您确实拥有数据框，则可以使用pd.concat

df = pd.DataFrame(index=missing)

pd.concat([T, df])

或者，您可以使用pd.DataFrame.append

df = pd.DataFrame(index=missing)

T.append(df)

两者都屈服：

   Col0  Col1
a   0.0   1.0
b   0.0   1.0
c   0.0   1.0
d   NaN   NaN
e   NaN   NaN

将空行附加到pandas中的Dataframe

3 个答案: