熊猫附加不同于文件[副本]

Question

这正是我正在做的

import pandas as pd
import numpy as np
dataset = pd.DataFrame.from_dict({"0": [0,0,0,0]}, orient="index", columns=["time", "cost", "mult", "class"])
row= [3, 1, 3, 1]
dataset = dataset.append(row, sort=True )

试图得到这个结果

    time   cost  mult  class
0    0.0   0.0   0.0   0.0
1     1     1     1     1

我得到的是

    0    class  cost  mult  time
0  NaN    0.0   0.0   0.0   0.0
0  3.0    NaN   NaN   NaN   NaN
1  1.0    NaN   NaN   NaN   NaN
2  3.0    NaN   NaN   NaN   NaN
3  1.0    NaN   NaN   NaN   NaN

我已经尝试了这些参数的所有组合，但它总是向我显示一堆新行，这些行的值位于新的分隔列上，而且它还更改了我在初始数据集中定义的列的顺序。（我也尝试了。concat的各种功能，但它仍然给出了类似的问题，wven使用Axis=0)

因为即使是文档中的示例在代码结构相同的情况下也没有显示这个结果，如果有人能告诉我发生了什么，为什么发生了什么，以及如何修复这个问题，那就太好了。

为了回答这个问题，我已经试过了

row= pd.Series([3, 1, 3, 1])
row = row.to_frame()
dataset = dataset.append(row, ignore_index=True )
     0  class  cost  mult  time
0  NaN    0.0   0.0   0.0   0.0
1  3.0    NaN   NaN   NaN   NaN
2  1.0    NaN   NaN   NaN   NaN
3  3.0    NaN   NaN   NaN   NaN
4  1.0    NaN   NaN   NaN   NaN

row= pd.Series([3, 1, 3, 1])
dataset = dataset.append(row, ignore_index=True )

   time  cost  mult  class    0    1    2    3
0   0.0   0.0   0.0    0.0  NaN  NaN  NaN  NaN
1   NaN   NaN   NaN    NaN  3.0  1.0  3.0  1.0

Answer 1

一种选择是将列表显式地转换为PD.Series:

In [46]: dataset.append(pd.Series(row, index=dataset.columns), ignore_index=True)
Out[46]:
   time  cost  mult  class
0     0     0     0      0
1     3     1     3      1

您也可以通过dict在本地完成：

In [47]: dataset.append(dict(zip(dataset.columns, row)), ignore_index=True)
Out[47]:
   time  cost  mult  class
0     0     0     0      0
1     3     1     3      1

您遇到的问题是，Other需要是Dataframe、Series（或其他类似dict的对象）或Dataframes或Serieses的列表，而不是整数列表。