向 100K+ 数据集添加行答案

【问题标题】：Adding rows to a 100K+ dataset向 100K+ 数据集添加行
【发布时间】：2020-02-09 08:01:26
【问题描述】：

我对 Python 和数据科学真的很陌生。

我有一个包含 30 列的 100K+ CSV 数据集。目标是在满足某些条件时向数据集添加一些行。

为了方便起见，假设我只有三个名为“A”、“B”和“C”的列，A 和 B 的类型是整数。 C 是一个字符串。

我们不用担心 B 和 C，因为我会把所有 B 列的值都设置为 0，然后我会计算 C。

下面是我的“虚构”数据集的快速视图：

   A
 _____
|  1  |
|  4  |
|  3  |
|  7  |
_______

我在 Dataframe 中解析了我的数据集，并按“A”的值对其进行了排序。

所以，现在，它看起来像这样：

   A
 _____
|  1  |
|  3  |
|  4  |
|  7  |
_______

现在，我想遍历我的 DataFrame 并检查我是否在两行之间缺少一些数字并将它们添加到数据框中，即：如果 A[i+1]-A[i]>1，我想添加 A [i]+1 之间。

   A
 _____
|  1  |
|  2  |
|  3  |
|  4  |
|  5  |
|  6  |
|  7  |
_______

据我所知，我有以下选择：

将我的新行直接附加到新数据框。我不知道为什么但我认为这不是一个好主意。如果我是对的，你们可以解释为什么？如果我错了，你们能解释一下原因吗？
将我的新行附加到一个列表中，从该列表中创建一个 DataFrame，然后将我的旧 DataFrame 与我的新数据“加入”。
Idk，有什么建议吗？

我现在的主要问题是，处理大型 DataFrame 很麻烦，而且我的脚本需要很长时间才能完成这项工作。你们能引导我找到处理如此大量数据的“正确方法”吗？

顺便说一句，这是我为选择 n°2 制作的代码：

df=pd.read_csv("dataset.csv")
df.sort_values(by="A")
L=[]
for i in range (0, len(df)-1):
    actual=df.at[i, 'A']
    next=df.at[(i+1), 'A']
    diff=actual-next-1
    for j in range(1, diff):
        L.append(actual+1)
        actual +=1
df=pd.DataFrame(data=L, columns=list(df))
df.to_csv("my_output.csv", sep=',')

【问题讨论】：

其他列应该如何处理？
@WillemVanOnsem 我只是要把 int 列的它们归零，我有一个分类列，我稍后会计算，很好的评论，我会在我的帖子中指定这个，谢谢

标签： python pandas dataset data-science

【解决方案1】：

`reindex`

将'A' 设置为索引，reindex 将为我们指定的每个值创建一行，通过range 完成。所有其他列的缺失单元格是（分别为浮点数和对象）。 reindex之前不需要排序。

df = pd.DataFrame({'A': [4, 3, 1, 7], 
                   'B': [10, 11, 12, 13], 
                   'C': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4'],
                   'D': [True, False, True, True]})

idx = range(df.A.min(), df.A.max()+1)  # All 'A' values you want to represent
df.set_index('A').reindex(idx).reset_index()
#   A     B    C      D
#0  1  12.0   B3   True
#1  2   NaN  NaN    NaN
#2  3  11.0   B2  False
#3  4  10.0   B1   True
#4  5   NaN  NaN    NaN
#5  6   NaN  NaN    NaN
#6  7  13.0   B4   True

如果'A' 是重复的，那么我们需要一个outer 连接来完成相同的操作。

(df.set_index('A')
   .join(pd.DataFrame(index=pd.Index(idx, name='A')), how='outer')
   .reset_index())

【讨论】：

如果“A”是一个日期时间，我们可以使用同样的东西吗？
@lefragan 是的。如果它是 datetime dtype，那么您可以设置索引并使用 DataFrame.resample 假设您想要一个常规频率。同样，您可以使用pd.date_range 创建时间列表并重新索引，就像上面一样。
B 列用零填充，C 列用空字符串填充，有没有快速的方法来实现这一点？
@lefragan 如果您想保留原始数据并仅填充缺失值，您可以添加.fillna({'B': 0, 'C': ''})。如果您想覆盖所有值，请添加：.assign(**{'B': 0, 'C': ''})。如果是后者，如果您不需要来自其他列的信息并且只需要 A 值的范围，您几乎可能只想从头开始重建 DataFrame。类似pd.DataFrame({'A': idx, 'B': 0, 'C': ''})

【解决方案2】：

让我们重新创建您的 DataFrame 并通过 A 对其进行索引：

rows = [1, 4, 3, 7]
df = pd.DataFrame({"A": rows, "B": [1] * len(rows), "C": ["string"] * len(rows)})
N = df.A.max()
df = df.set_index("A")

一种选择是创建一个新的DataFrame，其中填充A 的所有可能条目，并在B 中填充零：

complete_df = pd.DataFrame({"A": range(1, N + 1), "B": [0] * N})
complete_df = complete_df.set_index("A")

现在您可以使用df 中的值进行更新并删除A 上的索引：

complete_df = df.combine_first(complete_df)
complete_df = complete_df.reset_index()

这样，您将保留所有列，在 B 列中为所有新行添加零，并在所有其他列中使用 NaN。

【讨论】：