python pandas - 使用for循环将列附加到空数据框答案

【问题标题】：python pandas - Append columns to an empty dataframe with a for looppython pandas - 使用for循环将列附加到空数据框
【发布时间】：2021-03-15 12:59:59
【问题描述】：

我有 2 个数据框，c_r 和 x。我正在尝试append 一个空数据框，使用以下代码：

new_df = pd.DataFrame()

for i in c_r:
    for j in x:
        if c_r[i].dtype != object and x[j].dtype != object:
            if i == j:
                col_c = c_r[i]
                col_j = x[j]
                new_df[i+'-Diff'] = col_c - col_j
        
        else:
            break

但我不断返回一个空数据框。谁能建议我做错了什么？谢谢

【问题讨论】：

c_r 是什么？
抱歉，我编辑了我的问题来回答你的问题。两者都是具有通常相同列的数据框
道歉（再次），但是您的预期输出是什么。当我在两个虚构的 df（c_r 和 x 作为两列 df）上运行您的代码时，我得到 new_df 作为他们。这样做：分享两个 df 的几行以及您希望输出的样子。
无需道歉。你能移到这个帖子：stackoverflow.com/questions/65109811/… 吗？我可以删除这个。另一个帖子是同样的问题，但有更多的描述！
stackoverflow.com/a/65127506/6361531 我相信你循环是不必要的。

标签： python pandas dataframe for-loop append

【解决方案1】：

您的代码运行良好，但可能没有必要。但是如果你想使用它。我将 dfs 创建为c_r in

EOL - CL Per $;Access - CL Per $;Total Impact - CL Per $
-0.02;-0.39;-0.01
-0.02;-0.39;-0.02
-0.02;-0.39;-0.01
-0.02;-0.39;-0.02

和x 在

EOL - CL Per $;Access - CL Per $;Total Impact - CL Per $
-0.02;-0.39;0.05
-0.02;-0.39;0.03
-0.02;-0.39;0.06
-0.02;-0.39;0.04

然后

c_r = pd.read_csv(r"C:/users/k_sego/c_r.csv", sep=";")
x = pd.read_csv(r"C:/users/k_sego/x.csv", sep=";")

你的代码

new_df = pd.DataFrame()

for i in c_r:
    for j in x:
        if c_r[i].dtype != object and x[j].dtype != object:
            if i == j:
                col_c = c_r[i]
                col_j = x[j]
                new_df[i+'-Diff'] = col_c - col_j
        
        else:
            break

工作正常并提供

   EOL - CL Per $-Diff  Access - CL Per $-Diff  Total Impact - CL Per $-Diff
0                  0.0                     0.0                         -0.06
1                  0.0                     0.0                         -0.05
2                  0.0                     0.0                         -0.07
3                  0.0                     0.0                         -0.06

所以，如果它对你不起作用，它一定与你拥有的文件有关。

【讨论】：

谢谢你的这个顺便说一句。这很奇怪！您是否完全应用了我上面的代码？另外，你能检查一下你有什么版本的熊猫吗？
pd.__version__ '1.0.5'。您检查过数据的 dtype 吗？
我的是'0.25.3'，我感觉可能会起作用？
哈哈明智的话。我现在就这样做。感谢您的宝贵时间。
谢谢。不幸的是，我遇到了同样的问题。效果不好。它在第一行给出了整个结果，index 0....