使用 .concat 创建 pandas 数据框时包括空系列

Question

更新：从至少 pandas 版本 0.18.1 开始，这不再是问题。连接空系列不再删除它们，所以这个问题已经过时了。

我想使用 .concat 从系列列表创建一个 pandas 数据框。问题是，当其中一个系列为空时，它不会包含在生成的数据框中，但这会使数据框成为错误的尺寸，然后我尝试使用多索引重命名其列。更新：这是一个例子...

import pandas as pd

sers1 = pd.Series()
sers2 = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
df1 = pd.concat([sers1, sers2], axis=1)

这会产生以下数据帧：

>>> df1
0    a
1    b
2    c
dtype: object

但我希望它产生这样的东西：

>>> df2
    0  1
0 NaN  a
1 NaN  b
2 NaN  c

如果我在 ser1 中的任何地方放置一个 nan 值，它就会执行此操作，但似乎这应该可以自动实现，即使我的某些系列完全是空的。

Answer 1

传递关卡参数即可。这是一个例子。一、错误方式：

import pandas as pd
ser1 = pd.Series()
ser2 = pd.Series([1, 2, 3])
list_of_series = [ser1, ser2, ser1]
df = pd.concat(list_of_series, axis=1)

产生这个：

但是如果我们在 levels 参数中添加一些标签，它也会包含所有空系列：

import pandas as pd
ser1 = pd.Series()
ser2 = pd.Series([1, 2, 3])
list_of_series = [ser1, ser2, ser1]
labels = range(len(list_of_series))
df = pd.concat(list_of_series, levels=labels, axis=1)

生成所需的数据帧：

>>> df
    0  1   2
0 NaN  1 NaN
1 NaN  2 NaN
2 NaN  3 NaN

使用 .concat 创建 pandas 数据框时包括空系列

Include empty series when creating a pandas dataframe with .concat

python

concatenation

multi-index

pandas