pandas dataframe 合并出现多余的 NA/NaN 列

Question

在这个例子中，它是横向的，参考链接是 在使用Pandas的pd.concat后，我得到了NaN，而我想要的是纵向的：

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 的输出和 df_b=pandas.concat([df,df_a], axis=0) 是一样的

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

期望的结果：

       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

如果你使用的是最新版本，这样做就能满足你的需求。

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

编辑：或者如果你想要连接（合并），在定义 df_a 时，可以把 df 的列作为列来使用。

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

Answer 2

我会直接创建一个叫 df_a 的数据框，里面有正确的列。

稍微调整一下你的代码，就可以得到：

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])

结果是：

       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

最后：

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

结果是：

       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