空列的pandas断言错误

Question

我有一个列表，当填充时，将放入pandas dataframe。有时，main_list在每个list中有4元素，有时它有3。在

# Example list 1
[["foo1", "baa1", "faa1", "gaa1"], ["foo2", "baa2", "faa2", "gaa2"], ["foo3", "baa3", "faa3", "gaa3"]]

# Example list 2
[["foo1", "baa1", "faa1"], ["foo2", "baa2", "faa2"], ["foo3", "baa3", "faa3", "gaa3"]]

当我将main_list读入其中时，我定义了pandas数据帧列。执行example list 1 and 2下面的代码似乎没有问题。在

^{pr2}$

有时，在特殊场合，example list 3出现时，我的问题就出现了

# Example list 3
[["foo1", "baa1", "faa1"], ["foo2", "baa2", "faa2"], ["foo3", "baa3", "faa3"]]

当发生这种情况时，列表中只有3元素，而不是通常的4。熊猫会扔给我一个AssertionError: 4 columns passed, passed data had 3 columns

我理解发生了什么，因为只有3元素。但是我能做些什么来解决这个问题呢？在

Answer 1

这就是使用pandasreindex获得通用解决方案的方法：

column_names = ["col1", "col2", "col3", "col4"]

def max_elements(nested_lst):
   return max([len(lst) for lst in nested_lst])    

pandas.DataFrame(example_list, 
                 columns=column_names[:max_elements(example_list)]).reindex(columns = column_names)

以下是我的输出和您的最新列表：

^{pr2}$

Answer 2

您可以先创建一个通用数据帧（不指定列名），然后在以下事实之后重命名列：

df = pd.DataFrame(example_list)
df.columns = columns[:len(df.columns)]
df = df.reindex(columns=columns)

当example_list是第三个示例时，pd.DataFrame(example_list)将只有3列。要确保df包含所有四列，请使用reindex。这是上面最后一行的目的。在

---

例如

^{pr2}$

收益率

   col1  col2  col3  col4
0  foo1  baa1  faa1  gaa1
1  foo2  baa2  faa2  gaa2
2  foo3  baa3  faa3  gaa3
   col1  col2  col3  col4
0  foo1  baa1  faa1  None
1  foo2  baa2  faa2  None
2  foo3  baa3  faa3  gaa3
   col1  col2  col3  col4
0  foo1  baa1  faa1   NaN
1  foo2  baa2  faa2   NaN
2  foo3  baa3  faa3   NaN