python 如何使用pd.apply()来示例化新列？

z9smfwbn 于 2022-12-02 发布在 Python

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而不是这样做：

df['A'] = df['A'] if 'A' in df else None
df['B'] = df['B'] if 'B' in df else None
df['C'] = df['C'] if 'C' in df else None
df['D'] = df['D'] if 'D' in df else None
...

我想在一行或一个函数中完成这个操作。下面是我尝试的内容：

def populate_columns(df):
        
    col_names = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', ...]
               
    def populate_column(df, col_name):
        df[col_name] = df[col_name] if col_name in df else None
        return df[col_name]
        
    df[col_name] = df.apply(lambda x: populate_column(x) for x in col_names)    
    return df

但我刚得到Exception has occurred: ValueError，我在这里能做什么？

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/74651065/how-to-use-pd-apply-to-instantiate-new-columns

1条答案

按热度按时间

deikduxw1#

看起来您可以将整个代码替换为reindex：

ensure_cols = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = df.reindex(columns=df.columns.union(ensure_cols))

注意：默认情况下填充值为NaN，如果确实需要None，请使用fill_value=None。*

如果您想修复代码，只需使用单个循环：

col_names = ['A', 'B', 'C', 'D']
for c in col_names:
    if c not in df:
        df[c] = None

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