Question

我有一个列表，其中包含熊猫数据框可以包含的所有可能的列。

possible_values = ['apples','banana','orange']

我正在尝试执行检查，以确保如果数据框没有按照上述列表包含所有列，则需要将该列添加到值设置为0的数据框中

例如，如果我拥有的数据框包含下面的列，则需要添加另外两个缺少的列

df.columns = ['apples']

预期产量

df.columns = ['apples','banana','orange']

Answer 1

类似的事情应该起作用：

for fruit in set(possible_values).difference(df.columns):
    df.insert(len(df.columns), fruit, 0)

set.difference为您提供了数据框中存在的 not 列。然后，insert命令需要插入的位置（在本例中为结尾），名称和默认值（0）

编辑：从df.columns.difference(possible_values)更改为set(possible_values).difference(df.columns)

Answer 2

您可以像这样遍历各列并创建一个新列。

https://www.instagram.com/username/?__a=1

输出：

df = pd.DataFrame({'apples' : [1,2,3]})
possible_values = ['apples','banana','orange']
for val in possible_values:
    if val not in df.columns:
        df[val] = 0
df

熊猫-将缺失的列自动添加到数据框

2 个答案: