时间戳

首页 > 解决方案 > Pandas 追加返回具有 NaN 值的 DF

python-3.x - Pandas 追加返回具有 NaN 值的 DF

问题描述

我正在将列表中的数据附加到 pandas df。我的条目中不断出现 NaN。

根据我读过的内容，我想我可能不得不提及代码中每一列的数据类型。

dumps = [];features_df = pd.DataFrame()
for i in range (int(len(ids)/50)): 
    dumps = sp.audio_features(ids[i*50:50*(i+1)])
    for i in range (len(dumps)):
        print(list(dumps[0].values()))
        features_df = features_df.append(list(dumps[0].values()), ignore_index = True)

预期结果，例如 -
[0.833, 0.539, 11, -7.399, 0, 0.178, 0.163, 2.1e-06, 0.101, 0.385, 99.947, 'audio_features', '6MWtB6iiXyIwun0YzU6DFP', 'spotify:track:6MWtDFP6'iiX https://api.spotify.com/v1/tracks/6MWtB6iiXyIwun0YzU6DFP ', ' https://api.spotify.com/v1/audio-analysis/6MWtB6iiXyIwun0YzU6DFP ', 149520, 4] 一行。
实际可舞性能量 ... duration_ms time_signature 0
NaN NaN ... NaN NaN
1 NaN NaN ... NaN NaN
2 NaN NaN ... NaN NaN
3 NaN NaN ...
4 南 南 ... 南 南
5 南 南 ... 南 南

对于所有行

标签： python-3.xpandas

解决方案

append()紧密循环中的策略不是做到这一点的好方法。相反，您可以构造一个空的DataFrame，然后使用它loc来指定一个插入点。DataFrame应该使用索引。

例如：

import pandas as pd
  
df = pd.DataFrame(data=[], columns=['n'])
for i in range(100):
    df.loc[i] = i
print(df)

time python3 append_df.py 
   n
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4
5  5
6  6
7  7
8  8
9  9

real    0m13.178s
user    0m12.287s
sys 0m0.617s

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.append.html

迭代地将行附加到 DataFrame 可能比单个连接的计算密集度更高。更好的解决方案是将这些行附加到列表中，然后将列表与原始 DataFrame 一次性连接起来。

推荐阅读