Добавить столбец в фрейм данных, используя формат понимания списка

Я хотел бы добавить столбец нулей к кадру данных, если рассматриваемый столбец еще не находится внутри кадра данных.

Если фрейм данных выглядит так:

df = pd.DataFrame({'a':[0,1,0], 'c':[1,1,1]})

----------------------------------------------
    a   c
0   0   1
1   1   1
2   0   1

И полный список имен столбцов, которые должен иметь фреймворк данных:

col_names = ['a', 'b', 'c']

Я хотел бы, чтобы результат выглядел так после применения понимания списка к df:

    a    b    c
0   0    0    1
1   1    0    1
2   0    0    1


Это полный код, который у меня есть до сих пор:

col_names = ['a','b','c']

df = pd.DataFrame({'a':[0,1,0], 'c':[1,1,1]})

# This is what I would like to convert into a list comprehension (one line) format if possible
for col in col_names:
    if col not in df.columns:
        df[col] = 0

# Re-order the columns into the correct order        
df = df[col_names]

print(df)

Есть ли такая вещь, как понимание столбца ?? :)

ScottC 23.11.2022 04:19

Не совсем понятно, что вы ищете. Кажется, вы просто хотите добавить недостающие столбцы «более элегантным» способом, чем простой цикл for?

ddejohn 23.11.2022 04:24

Это верно

ScottC 23.11.2022 04:26
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
3
194
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Понимание списка произвело бы список. Вам не нужен список, вы хотите добавить столбцы в свой фрейм данных. Понимание списков никогда не должно использоваться для побочных эффектов.

Однако вы можете создать столбцы, которые хотите добавить, в виде списка и использовать расширенную индексацию для одновременного назначения всех столбцов:

df[[col for col in col_names if col not in df.columns]] = 0

Это именно то, что я искал. Но не уверен, почему вы предлагаете этого не делать??

ScottC 23.11.2022 04:31

В вышесказанном нет ничего плохого. Я только предупредил, что попытка выполнить задание внутри понимания является анти-шаблоном, и это то, о чем изначально звучало так, как будто вы просили.

ddejohn 23.11.2022 04:33

Другие вопросы по теме