pandas灵活增加新的空字段

原创于 2022-04-24 01:58:38 发布 · 3.4k 阅读

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这篇博客介绍了如何使用Python的Pandas库处理从MongoDB读取的数据。当数据缺少特定字段（如'D'字段）时，可以通过创建一个包含期望字段的空DataFrame，然后利用pd.concat方法将原始数据与空DataFrame合并，从而为缺失字段添加空值。这种方法确保了数据集的完整性和一致性。

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先说需求：从mongodb中读取数据的某些字段（如A,B,C,D），如果数据没有某个字段（如‘D’字段），就增加该字段且值为空
解决方法：

import pandas as pd
import numpy as np
 
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC'))
df1

df1结果：
df1的结果
创建空的且有指定字段的dataframe

df2 = pd.DataFrame(columns=['A','B','C','D'])

再通过pd.concat方法连接

pd.concat([df2,df1])

最后的结果如下：
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