如何在数据帧中预加零向量？

Question

我有一个pandas变量X，它的shape为(14931, 381)。你知道吗

这是14931个例子，每个例子有381个特征。我想为每个示例添加483个特性（每个特性都有一个零）值，但我希望它们在381个现有特性之前

如何做到这一点？你知道吗

Answer 1

创建一个由零组成的数据帧并调用pd.concat。你知道吗

v = pd.DataFrame(0, index=df.index, columns=range(483))
df = pd.concat([v, df], axis=1)

Answer 2

出于演示目的，让我们设置一个较小的数据帧 （7行2列，功能（列）名称f1，f2，…）：

df = pd.DataFrame(data={'f1': [ 1, 4, 6, 5, 7, 2, 3 ],
    'f2': [ 4, 6, 5, 0, 2, 3, 2 ]})

然后，让我们创建一个充满零的数据帧 添加到df（3列而不是483列）：

zz = pd.DataFrame(data=np.zeros((df.shape[0], 3), dtype=int),
    columns=[ 'p' + str(n + 1) for n in range(3) ], index=df.index)

如你所见：

• 我将“new”列命名为p1、p2等等
• 索引是df中索引的副本（这很重要 在下一阶段）。你知道吗

最后一步是连接这两个数据帧并替换为 测向：

df = zz.join(df)

最后一步是更改添加到 正确的值。你知道吗