将 Pandas 系列作为 DataFrame 中的一行附加，忽略不匹配的列

Question

假设我有以下 Pandas 数据框，但还没有行：'Jeep' | 'Volvo' | 'Honda'--------------------------我有以下熊猫系列：Honda    5Nissan   3Jeep     7Toyota   2我想将此系列添加为一行（不包括与列名不匹配的元素）结果：'Jeep' | 'Volvo' | 'Honda'----------------------------   7   |    0    |    5是否有可能做到这一点？

Answer 1

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['Jeep', 'Volvo', 'Honda'])  

s = pd.Series({"Honda": 5, "Nissan": 3, "Jeep": 7, "Toyota": 2})  

df.append(s[df.columns], ignore_index=True).fillna(0)

Answer 2

您可以使用append比获取特定列：

>>> import pandas as pd

>>> df = pd.DataFrame(columns=['Jeep', 'Volvo', 'Honda'])

>>> s = pd.Series([5, 3, 7, 2],index=['Honda', 'Nissan', 'Jeep', 'Toyota'])

>>> df1 = df.append(s, ignore_index=True)

>>> df1[df.columns].fillna(0)

   Jeep  Volvo  Honda

0   7.0    0.0    5.0

>>> 

这段代码实际上是：

>>> df1 = df.append(s, ignore_index=True)

>>> df1[df.columns].fillna(0)

   Jeep  Volvo  Honda

0   7.0    0.0    5.0

>>> 

Answer 3

您可以通过reindex下面列出的几种不同方式使用。

series.to_frame().T.reindex(df.columns, axis=1, fill_value=0)

   Jeep  Volvo  Honda

0     7      0      5

series.reindex(df.columns, fill_value=0).to_frame().T

   Jeep  Volvo  Honda

0     7      0      5

df.append(series.reindex(df.columns, fill_value=0).rename(len(df)))

  Jeep Volvo Honda

0    7     0     5