用填充的数据框和不同的列名填充空数据框

Question

Columns: [TERMID, NAME, TYP, NAMECHANGE, ALIASES, SUCHREGELN, ZUW, SEOTEXT1, SEOTEXT2, SEOKommentar, DBIKommentar]

这是我的空数据帧

      one  two  three  four
0  1.0  4.0    2.4   6.4
1  2.0  3.0    4.4   4.1
2  3.0  2.0    7.0   1.0
3  4.0  1.0    9.0   5.0

我需要将这些值填充到我的空数据框中

因此，让我们假设'TERMID'从'one'取值，'TYP'从'two'取值，'ZUW'从'three'取值，最后但并非最不重要的是'SEOKommentar'从'four'取值

空数据帧需要逐行填充，未填充的数据帧应为NaN

我怎样才能准确地做到这一点

Answer 1

IIUC，您可以^{}第二个数据帧，然后^{}将列转换为原始空数据帧列：

创建空数据帧：

s = 'TERMID,NAME,TYP,NAMECHANGE,ALIASES,SUCHREGELN,ZUW,SEOTEXT1,SEOTEXT2,SEOKommentar,DBIKommentar'
df = pd.DataFrame(columns=s.split(','))

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Empty DataFrame
Columns: [TERMID, NAME, TYP, NAMECHANGE, ALIASES, SUCHREGELN, ZUW, SEOTEXT1, SEOTEXT2, SEOKommentar, DBIKommentar]
Index: []

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解决方案（df1是示例中的第二个数据帧）：

d = {'one': 'TERMID', 'two': 'TYP', 'three': 'ZUW', 'four': 'SEOKommentar'}
df = df1.rename(columns=d).reindex(columns=df.columns)

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   TERMID  NAME  TYP  NAMECHANGE  ALIASES  SUCHREGELN  ZUW  SEOTEXT1  \
0     1.0   NaN  4.0         NaN      NaN         NaN  2.4       NaN   
1     2.0   NaN  3.0         NaN      NaN         NaN  4.4       NaN   
2     3.0   NaN  2.0         NaN      NaN         NaN  7.0       NaN   
3     4.0   NaN  1.0         NaN      NaN         NaN  9.0       NaN   

   SEOTEXT2  SEOKommentar  DBIKommentar  
0       NaN           6.4           NaN  
1       NaN           4.1           NaN  
2       NaN           1.0           NaN  
3       NaN           5.0           NaN