Python 如何假设一个；默认列"；对于熊猫数据帧？

我正在创建一个脚本，用户可以通过该脚本输入*CSV文件。这个CSV文件有几个“必需列”（如果这些列不存在，就会抛出错误）和“默认列”（如果没有提供这些列，我假设它们有一个默认值）。我不知道如何处理后者

下面是一个具体的例子：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("inputfile1.csv")
print(df)

    filename           category   type
0   records1.txt       3          A1
1   records2.txt       4          A1
2   records7.txt       5          A1
3   records8.txt       1          C4

此文件有两个必填列

文件名

和

类别

，以及一个默认列

类型

。如果用户有输入：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("inputfile1b.csv")
print(df)

    filename           category  
0   records1.txt       3         
1   records2.txt       4         
2   records7.txt       5          
3   records8.txt       1        

我假设

type

对于每一行都有值

A1

如何设置这些默认值？一种尝试是检查列是否存在；如果不是，则以某种方式使这些值

A1

if 'type' not in df.columns:
    df.type = "A1" 

import pandas as pd

df = pd.read_csv("inputfile1c.csv")
print(df)

    filename           category   type
0   records1.txt       3                  ### this is A1
1   records2.txt       4          A1
2   records7.txt       5                  ### this is A1
3   records8.txt       1          C4

但是，如果某些行没有值，我该怎么办？这些行也应被视为具有默认值的行

A1

if 'type' not in df.columns:
    df.type = "A1" 

import pandas as pd

df = pd.read_csv("inputfile1c.csv")
print(df)

    filename           category   type
0   records1.txt       3                  ### this is A1
1   records2.txt       4          A1
2   records7.txt       5                  ### this is A1
3   records8.txt       1          C4

---

fillna

将起作用

if 'type' not in df:
    df['type'] = "A1"
else:
    df['type'].fillna('A1', inplace=True)

---

你可以利用字典做同样的事情

# Create a default dictionary with column names and respective default values
default_dict = {'col1':1,'col2':2}

# Now read the input file
df = pd.read_csv("inputfile1b.csv")

# After this find list of columns missing in df
missing_cols = list(set(df_default.columns) - set(df.columns))

# Add the missing columns with default values

for i in missing_cols:
    df[i] = default_dict[i]

---

您可以将它们视为缺少的值，请尝试以下操作：

df.type.fillna（'A1'，inplace=True）