如何在Pandas DataFrame前面添加零向量？

Question

我有一个pandas变量X，它的shape为(14931, 381)。

共有14,931个示例，每个示例具有381个功能。我想为每个示例添加483个特征（每个特征都为零）值，除了我希望它们位于现有381个特征之前

这怎么办？

Answer 1

创建一个零的DataFrame并调用pd.concat。

v = pd.DataFrame(0, index=df.index, columns=range(483))
df = pd.concat([v, df], axis=1)

Answer 2

出于演示目的，我们设置一个较小的DataFrame （7行2列，功能（列）名称为f1，f2，...）：

df = pd.DataFrame(data={'f1': [ 1, 4, 6, 5, 7, 2, 3 ],
    'f2': [ 4, 6, 5, 0, 2, 3, 2 ]})

然后，我们创建一个填充零的DataFrame 放在 df 之前（3列，而不是您的483列）：

zz = pd.DataFrame(data=np.zeros((df.shape[0], 3), dtype=int),
    columns=[ 'p' + str(n + 1) for n in range(3) ], index=df.index)

如您所见：

• 我将“新”列命名为p1，p2，依此类推，
• 索引是 df 中索引的副本（这很重要 在下一阶段）。

最后一步是加入这两个DataFrame并替换为 df ：

df = zz.join(df)

您的最后一步是将添加的列数更改为 适当的值。