替换pd.dataframe中一列的部分内容为长度不同的数组

Question

我想创建一个数据框，其中包含多列不同长度的数据。由于我认为使用pd.dataframe无法实现这一点，所以我首先创建了一个仅包含零的数据框，现在我想用之前存储的数组（长度不同）替换每一列。我尝试过dataframe.replace和dataframe.update，但是我无法得到想要的结果。

数组的类型和形状为：

- JCV

Answer 1

你需要从索引1开始插入数组。你可以这样做：

df['dobs'][1:] = dobs

同样地，适用于所有的数组。

考虑一个样本数据框架，

最初的回答:

同样对于所有的数组。

考虑一个样例数据框：

df = pd.DataFrame()

df['dobs'] = [0.] * 45
df['dpred_0'] = [0.] * 45
df['dpred'] = [0.] * 45
df['mrec'] = [0.] * 45

现在，一些占位符数组的形状与你在问题中提到的相同。最初的回答。

dobs = np.array([x for x in range(1, 45)])
dpred_0 = np.array([x for x in range(1, 45)])
dpred = np.array([x for x in range(1, 45)])
mrec = np.array([x for x in range(1, 46)])

Let's check the shapes,

print(dobs.shape, dpred_0.shape, dpred.shape, mrec.shape, df.shape) # ((44,), (44,), (44,), (45,), (45, 4))

如果要替换索引1开始的短数组中的列，可以这样做：

将原始回答替换为：最初的回答

df['dobs'][1:] = dobs
df['dpred_0'][1:] = dpred_0
df['dpred'][1:] = dpred
df['mrec'] = mrec # mrec is of shape (45, ) so no need to start from index 1

   dobs    dpred_0  dpred   mrec
0   0.0      0.0    0.0      1
1   1.0      1.0    1.0      2
2   2.0      2.0    2.0      3
3   3.0      3.0    3.0      4
4   4.0      4.0    4.0      5

- Sreeram TP

Answer 2

你可以通过创建一个新的列并定义长度和位置来将数组添加到数据框中：

random_array = range(0,12)
df['new_column'][0:12] = random_array

- Dylan_w