У меня есть кадр данных pandas, который я читаю из defaultdict
в Python, но некоторые из столбцов имеют разную длину. Вот то, что данные могут выглядеть следующим образом:Превращение вместо добавления NaN в pandas с использованием from_dict
Date col1 col2 col3 col4 col5
01-01-15 5 12 1 -15 10
01-02-15 7 0 9 11 7
01-03-15 6 1 2 18
01-04-15 9 8 10
01-05-15 -4 7
01-06-15 -11 -1
01-07-15 6
И я могу раздуть заготовки с NaN
с как так:
pd.DataFrame.from_dict(pred_dict, orient='index').T
Что дает:
Date col1 col2 col3 col4 col5
01-01-15 5 12 1 -15 10
01-02-15 7 0 9 11 7
01-03-15 NaN 6 1 2 18
01-04-15 NaN 9 8 10 NaN
01-05-15 NaN -4 NaN 7 NaN
01-06-15 NaN -11 NaN -1 NaN
01-07-15 NaN 6 NaN NaN NaN
Однако, то, что Я действительно ищут способ добавить NaN
s вместо добавления их в конец, чтобы данные выглядели так:
Date col1 col2 col3 col4 col5
01-01-15 NaN 12 NaN NaN NaN
01-02-15 NaN 0 NaN -15 NaN
01-03-15 NaN 6 NaN 11 NaN
01-04-15 NaN 9 1 2 NaN
01-05-15 NaN -4 9 10 10
01-06-15 5 -11 1 7 7
01-07-15 7 6 8 -1 18
Есть ли простой способ сделать это?
Вы можете воссоздать словарь с этим кодом:
import pandas as pd
from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
d["Date"].extend([
"01-01-15",
"01-02-15",
"01-03-15",
"01-04-15",
"01-05-15",
"01-06-15",
"01-07-15"
])
d["col1"].extend([5, 7])
d["col2"].extend([12, 0, 6, 9, -4, -11, 6])
d["col3"].extend([1, 9, 1, 8])
d["col4"].extend([-15, 11, 2, 10, 7, -1])
d["col5"].extend([10, 7, 18])
Мне это нравится +1 – piRSquared
Да, трудно читать, но этот получает работу. Надеюсь, что ответ будет ближе к тому, который я принял, но похоже, что так будет. – weskpga
Мне это очень не понравилось. Не знаю, сколько раз повторяется этот словарь. :) – ayhan