如何通过插入缺少值的新行来规范化我的数据框？答案

【问题标题】：How do I normalize my dataframe by inserting new rows with missing values?如何通过插入缺少值的新行来规范化我的数据框？
【发布时间】：2020-07-03 08:33:50
【问题描述】：

我正在尝试使用缺少的值更新我的数据框，当前的数据框看起来像这样

from pandas import DataFrame
boxes = {
         'A': [0, 4, 10, 15, 30, 50],
         'B': [3, 7, 14, 21, 44, 100],
        }
df = DataFrame(boxes, columns= ['A','B'])

但我需要编写一个函数，该函数可以使用 A 列和 B 列的缺失值更新数据框。例如，添加值 A 为 8 且 B 为 9、A 为 22 且 B 为 29 且 A 的新行是 45，B 是 49

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe computer-science

【解决方案1】：

from pandas import DataFrame
boxes = {'A': [0, 4, 10, 15, 30, 50],
         'B': [3, 7, 14, 21, 44, 100],
        }
df = DataFrame(boxes, columns= ['A','B'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [8, 22, 45], 'B': [9, 29, 49]}) 
df.append(df2).reset_index()

【讨论】：

【解决方案2】：

另一种方法是使用concat。

df1 = pd.concat([df1, df2])

当您有多个要附加的 DataFrame 时，这会更加灵活和高效。

【讨论】：