我在向数据集中添加新行时遇到问题。
这是例子DataFrame.
column_names = ['A','B','C']
items = [['a1','b1','c1'],['a2','b2']]
newDF = pd.DataFrame(items,columns=column_names)
print(newDF)
output:
A B C
0 a1 b1 c1
1 a2 b2 None
由于 c2 丢失，因此被替换为None。这很好并且符合预期。
现在，如果我继续向现有的行添加类似的行DataFrame， 像这样：
newDF.loc[len(newDF)] = ['a3','b3']
我收到错误“无法设置具有不匹配列的行”。
我怎样才能添加这个额外的行，以便它会自动处理丢失的 c3None or NaN?
一种选择是DataFrame.append:
>>> new_row = ['a3', 'b3']
>>> newDF.append(pd.Series(new_row, index=newDF.columns[:len(new_row)]), ignore_index=True)
A B C
0 a1 b1 c1
1 a2 b2 None
2 a3 b3 NaN
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