如何在函数中重新索引 pandas 数据框？

Question

我正在尝试将具有空值的列 headers 添加到我的数据框 (just like this answer)，但在一个已经在修改它的函数中，如下所示：

mydf = pd.DataFrame()

def myfunc(df):
  df['newcol1'] = np.nan  # this works

  list_of_newcols = ['newcol2', 'newcol3']
  df = df.reindex(columns=df.columns.tolist() + list_of_newcols)  # this does not
  return
myfunc(mydf)

如果我在 IPython 控制台中单独运行行，它将添加它们。但是运行作为脚本，将添加 newcol1 但不会添加 2 和 3。设置 copy=False 也不起作用。我在这里做错了什么？

Answer 1

Pandas df.reindex() 生成一个新对象，除非索引是等效的，因此您需要 return 从您的函数中获取新对象。

def myfunc(df):
  df['newcol1'] = np.nan  # this works

  list_of_newcols = ['newcol2', 'newcol3']
  df = df.reindex(columns=df.columns.tolist + list_of_newcols)  # this does not
  return df

mydf = myfunc(mydf)

Answer 2

不确定这是您在实际代码中犯的错误还是您在此处输入时犯的错误，但 tolist() 是一个函数，您必须添加方括号。

df = df.reindex(columns=df.columns.tolist() + list_of_newcols)

Answer 3

您不需要设置 NaN 值并再次指定 新列标签。您可以 reindex 使用任意字符串列表； NaN为未指定数据的默认值。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})

df = df.reindex(columns=['A', 'B', 'C'])

print(df)

   A   B   C
0  1 NaN NaN
1  2 NaN NaN
2  3 NaN NaN

如何在函数中重新索引 pandas 数据框？

How to reindex a pandas dataframe within a function?

python

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