熊猫数据框 concat 给出了不需要的 NA/NaN 列

Question

这个例子不是水平的After Pandas Dataframe pd.concat I get NaNs，而是垂直的：

import pandas
a=[['Date', 'letters', 'numbers', 'mixed'], ['1/2/2014', 'a', '6', 'z1'], ['1/2/2014', 'a', '3', 'z1'], ['1/3/2014', 'c', '1', 'x3']]
df = pandas.DataFrame.from_records(a[1:],columns=a[0])

f=[]
for i in range(0,len(df)):
    f.append(df['Date'][i] + ' ' + df['letters'][i])

df['new']=f

c=[x for x in range(0,5)]
b=[]
b += [['NA'] * (5 - len(b))]
df_a = pandas.DataFrame.from_records(b,columns=c)

df_b=pandas.concat([df,df_a], ignore_index=True)

df_b 输出与df_b=pandas.concat([df,df_a], axis=0) 相同

结果：

     0    1    2    3    4      Date letters mixed         new numbers
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1/2/2014       a    z1  1/2/2014 a       6
1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1/2/2014       a    z1  1/2/2014 a       3
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1/3/2014       c    x3  1/3/2014 c       1
0   NA   NA   NA   NA   NA       NaN     NaN   NaN         NaN     NaN

想要的：

       Date letters numbers mixed         new
0  1/2/2014       a       6    z1  1/2/2014 a
1  1/2/2014       a       3    z1  1/2/2014 a
2  1/3/2014       c       1    x3  1/3/2014 c
0  NA             NA      NA   NA  NA

Answer 1

我会直接创建一个包含正确列的数据框df_a。

对你的代码进行一点重构，它给出了

import pandas
a=[['Date', 'letters', 'numbers', 'mixed'], \
   ['1/2/2014', 'a', '6', 'z1'],\
   ['1/2/2014', 'a', '3', 'z1'],\
   ['1/3/2014', 'c', '1', 'x3']]
df = pandas.DataFrame.from_records(a[1:],columns=a[0])
df['new'] = df['Date'] + ' ' + df['letters']

n = len(df.columns)
b = [['NA'] * n]
df_a = pandas.DataFrame.from_records(b,columns=df.columns)
df_b = pandas.concat([df,df_a])

它给了

       Date letters numbers mixed         new
0  1/2/2014       a       6    z1  1/2/2014 a
1  1/2/2014       a       3    z1  1/2/2014 a
2  1/3/2014       c       1    x3  1/3/2014 c
0        NA      NA      NA    NA          NA

最终：

df_b = pandas.concat([df,df_a]).reset_index(drop=True)

它给了

       Date letters numbers mixed         new
0  1/2/2014       a       6    z1  1/2/2014 a
1  1/2/2014       a       3    z1  1/2/2014 a
2  1/3/2014       c       1    x3  1/3/2014 c
3        NA      NA      NA    NA          NA

Answer 2

如果您使用的是最新版本，这将为您提供所需的内容

df.ix[len(df), :]='NA'

编辑： 或者如果你想要concat，当你定义df_a时，使用df的列作为列

df_a = pandas.DataFrame.from_records(b,columns=df.columns)