pandas如何灵活增加新的空字段
更新时间：2023年08月15日 09:29:24 作者：距离＆
这篇文章主要介绍了pandas如何灵活增加新的空字段问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
pandas灵活增加新的空字段
先说需求
从mongodb中读取数据的某些字段（如A,B,C,D），如果数据没有某个字段（如‘D’字段），就增加该字段且值为空
解决方法
import pandas as pd
import numpy as np
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC'))
df1df1结果：
创建空的且有指定字段的dataframe
df2 = pd.DataFrame(columns=['A','B','C','D'])
再通过pd.concat方法连接
pd.concat([df2,df1])
最后的结果如下：
Python pandas数据清洗，按条件赋值空字段
Python pandas按条件赋值空字段
找到空值，并查看空值的有关规律
旅游数据中节省字段部分为空，考虑使用目的地的均值赋值给对应的空值；有北京到西安的旅程的节省为空，过程中需要：
1、找到节省字段为空的行列：
import numpy as np import pandas as pd data[data['节省'].isnull()]
2、提取其中的目的地：
data.loc[data['节省'].isnull(),['目的地']]
3、各个目的地及出发地的均值：
round(data.groupby(['目的地','出发地'])['节省'].mean())
使用fillna函数解决问题：
1、建立一个新的DataFrame用以装入更新后数据
2、获得目的地情况
3、赋值目的地均值到目的地空值
4、将处理后数据丢进新的DataFrame
5、将2-4步骤进行循环
datafillna = pd.DataFrame() place = data.目的地.unique() for pla in place: t = data.目的地 == pla print(t) a = data[t].fillna(data[t].mean()) print(a) datafillna = datafillna.append(a) break
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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