如何在函数内重新索引熊猫数据框？

Question

我正在尝试将带有空值的列标题添加到我的数据框（就像这个答案），但在一个已经修改它的函数中，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  returnmyfunc(mydf)如果我在 IPython 控制台中单独运行这些行，它将添加它们。但是作为脚本运行，会添加 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

df.reindex()除非索引相等，否则Pandas会生成一个新对象，因此您需要从函数中返回新对象。

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在此处输入时犯的错误，但这tolist()是一个函数，您必须添加括号。

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

Answer 3

您不需要设置NaN值并再次指定新的列标签。您可以reindex使用任意字符串列表；NaN是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