将Pandas系列作为一行添加到DataFrame中，忽略不匹配的列

Question

假设我有以下Pandas Dataframe，但还没有行：

'Jeep' | 'Volvo' | 'Honda'
--------------------------

我有以下熊猫系列：

Honda    5
Nissan   3
Jeep     7
Toyota   2

我想将此系列添加为一行（不包括与列名称不匹配的元素）

结果：

'Jeep' | 'Volvo' | 'Honda'
----------------------------
   7   |    0    |    5

是否有可能做到这一点？

Answer 1

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['Jeep', 'Volvo', 'Honda'])  
s = pd.Series({"Honda": 5, "Nissan": 3, "Jeep": 7, "Toyota": 2})  

df.append(s[df.columns], ignore_index=True).fillna(0)

Answer 2

您可以使用append而不是获取特定列：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(columns=['Jeep', 'Volvo', 'Honda'])
>>> s = pd.Series([5, 3, 7, 2],index=['Honda', 'Nissan', 'Jeep', 'Toyota'])
>>> df1 = df.append(s, ignore_index=True)
>>> df1[df.columns].fillna(0)
   Jeep  Volvo  Honda
0   7.0    0.0    5.0
>>> 

这段代码实际上是：

>>> df1 = df.append(s, ignore_index=True)
>>> df1[df.columns].fillna(0)
   Jeep  Volvo  Honda
0   7.0    0.0    5.0
>>> 

Answer 3

您可以使用下面列出的几种不同方式使用reindex。

series.to_frame().T.reindex(df.columns, axis=1, fill_value=0)

   Jeep  Volvo  Honda
0     7      0      5

---

series.reindex(df.columns, fill_value=0).to_frame().T

   Jeep  Volvo  Honda
0     7      0      5

---

df.append(series.reindex(df.columns, fill_value=0).rename(len(df)))

  Jeep Volvo Honda
0    7     0     5