如何将 ndarray 值附加到特定列的数据帧行中？

Question

我有一个返回ndarray这样的函数[0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0] 现在，我有一个df包含 A,B,C,...,Z 列的数据框；但是我们得到的数组只有 20 个值。因此，我想找到一种方法，对于我作为输出获得的每个数组，我都可以df像这样存储它（A、B、W、X、Y、Z 将留空）：__| A | B | C | D | E | F | ...0 |nan|nan| 0 | 1 | 0 | 0 | ...1 |nan|nan| 1 | 1 | 0 | 1 | ..... .

Answer 1

我无法通过此处发布的建议获得我想要的东西。不过，我自己也弄明白了。我在这里分享它以供社区参考。

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns=[chr(i) for i in range(ord('A'),ord('Z')+1)])

print(df)

Empty DataFrame

Columns: [A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N, O, P, Q, R, S, T, U, V, W, X, Y, Z]

Index: []

[0 rows x 26 columns]

list1 = [i for i in range(101,121)]

arr1d = np.array(list1)

arr1d

array([101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113,

       114, 115, 116, 117, 118, 119, 120])

# Create alphabet list of uppercase letters

alphabet = []

for letter in range(ord('C'),ord('W')):

    alphabet.append(chr(letter))

alphabet

['C',

 'D',

 'E',

 'F',

 'G',

 'H',

 'I',

 'J',

 'K',

 'L',

 'M',

 'N',

 'O',

 'P',

 'Q',

 'R',

 'S',

 'T',

 'U',

 'V']

df = df.append(pd.Series(arr1d, index=alphabet), ignore_index=True)

#This line of code can be used for every new value of arr1d