如何使用 pandas 的列与列列表和值列表之间的匹配来填充数据框？

Question

我有一个这样的数据框：dfcol1    col2    col3    col4    col5    col6     col7 1 2 3 4 5从 col2 到 col7 的值现在是空的，现在我有两个列表，list1=[['col2'],['col5','col6'],[],['col3','col4','col5','col6'],['col7','col4']]list2=[['1'],['2','3'],[],['4','5','6','7'],['8','9']]如果列名与 list 匹配，我想填充数据框，并且 list2 具有相应的值结果 df 应该看起来像，col1    col2    col3    col4    col5    col6     col7 1       1       NA      NA      NA      NA       NA 2       NA      NA      NA      2       3        NA 3       NA      NA      NA      NA      NA       NA 4       NA       4       5       6      7        NA 5       NA      NA       9      NA      NA       8如何使用 pandas、python 以最有效的方式做到这一点？

Answer 1

我将要做的

df.update(pd.concat([pd.DataFrame(data=[z],columns=y,index=[x]) for x , (y, z) in enumerate(zip(list1,list2))]))

df

   col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7

0     1    1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

1     2  NaN  NaN  NaN    2    3  NaN

2     3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

3     4  NaN    4    5    6    7  NaN

4     5  NaN  NaN    9  NaN  NaN    8

Answer 2

使用带有 zip 的循环解决方案并枚举计数器：

for i, (a, b) in enumerate(zip(list1, list2)):

    df.loc[i, a] = b

print (df)

   col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7

0     1    1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

1     2  NaN  NaN  NaN    2    3  NaN

2     3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

3     4  NaN    4    5    6    7  NaN

4     5  NaN  NaN    9  NaN  NaN    8

或尝试创建 3 列 DataFrame，然后pivot：

a = [(i, a1, b1) for i, (a, b) in enumerate(zip(list1, list2)) for a1, b1 in zip(a, b)]

df1 = pd.DataFrame(a).pivot(0,1,2)

print (df1)

1 col2 col3 col4 col5 col6 col7

0                              

0    1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

1  NaN  NaN  NaN    2    3  NaN

3  NaN    4    5    6    7  NaN

4  NaN  NaN    9  NaN  NaN    8

然后DataFrame.join：

df = df[['col1']].join(df1)

print (df)

   col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7

0     1    1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

1     2  NaN  NaN  NaN    2    3  NaN

2     3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

3     4  NaN    4    5    6    7  NaN

4     5  NaN  NaN    9  NaN  NaN    8

Answer 3

使用简单的循环：

In [54]: for i, col_names in enumerate(list1): 

    ...:     df.loc[i, col_names] = list2[i] 

    ...:         

    ...:                                                                                                             

In [55]: df                                                                                                          

Out[55]: 

   col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7

0     1    1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

1     2  NaN  NaN  NaN    2    3  NaN

2     3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

3     4  NaN    4    5    6    7  NaN

4     5  NaN  NaN    9  NaN  NaN    8