Python 如何从一个数据框中提取列标题并将其添加到另一个数据框中？

我的目标是将小df中的列标题添加到现有的大数据帧中，而无需手动键入名称

这是小数据帧

veddra_term_code    veddra_version  veddra_term_name    number_of_animals_affected  accuracy
335                      11               Emesis        NaN                           NaN
142                      11           Anaemia     NOS   NaN                            NaN

大数据帧与上述类似，但有四十列

这是我用来从dict中提取小数据帧的代码

df=pd.DataFrame（d中结果的反应['results']中结果的反应['results']）#获取反应数据
df

df.columns

将为您提供列名称数组

您可以传递

数据帧。reindex

列列表，包括现有列和新列。如果数据帧中还不存在列，它将作为值

NaN

获取

import numpy as np
#loop small dataframe headers
for i in small_df.columns:
    # if large df doesnt have the header, create the header
    if i not in large_df.columns:
        #creates new header with no data
        large_df.loc[:,i]=np.nan

假设

df

是您希望用列扩展的大数据帧。然后，您可以从小型数据框中创建一个新的列名列表（

columns\u to\u add

），并将它们组合起来。然后在大数据帧上调用

reindex

veddra_term_code    veddra_version  veddra_term_name    number_of_animals_affected  accuracy
335                      11               Emesis        NaN                           NaN
142                      11           Anaemia     NOS   NaN                            NaN

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（{“A”：[1,2,3]，“B”：[2,3,4]}）
现有_columns=df.columns.tolist（）
列添加=[“C”，“D”]#或使用小的_df.columns.tolist（）
新列=现有列+要添加的列
df=df.reindex（列=新列）

这将产生：

   A  B   C   D
0  1  2 NaN NaN
1  2  3 NaN NaN
2  3  4 NaN NaN

如果您不喜欢

NaN

，可以通过传递关键字

fill\u value

来使用不同的值。

---

（例如，

df.reindex（columns=new\u columns，fill\u value=0）

使用列表理解可以更有效地完成此操作

[x代表df.colnames中的x，如果x不在df2.colnames中]

真正的答案隐藏在注释中：-）谢谢。这会添加包含数据的新列，但随后会从大型df中删除数据。我需要弄清楚，不客气！很难理解为什么大型df中的现有数据会被删除，因为事实并非如此。您可以执行我提供的脚本，并看到原始数据仍然存在。是否可以打印现有列名和新列名？生成的df是否包含原始列和来自小df的列？还是仅包含来自小df的列？“删除数据”是什么意思？该命令不应删除现有数据，而应仅使用定义的值初始化新列（如

NaN

）。