Python pandas-添加缺少的列，并按相同顺序创建两个dataframe列

两个数据帧训练和测试。列车数据帧有A、Z、D、C列，测试有C、D、Z列。我如何获取列车的列并使测试数据帧也有四列，顺序与列车相同？对于所有行，新添加的列A的值应为0

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谢谢

您可以使用

assign

在

test

上创建一个新列

a

，并使用列名列表对列重新排序：

test.assign(A = 0)[['A', 'Z', 'D', 'C']]

或：

test.assign（A=0）[train.columns]

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您可以使用

assign

在

test

上创建一个新列

a

，并使用列名列表对列重新排序：

test.assign(A = 0)[['A', 'Z', 'D', 'C']]

或：

test.assign（A=0）[train.columns]

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或者使用

reindex

test['A']=0
test.reindex_axis(train.columns, axis=1)

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或者使用

reindex

test['A']=0
test.reindex_axis(train.columns, axis=1)

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也可以按如下方式使用

pd.concat

import pandas as pd
import numpy as np

df_train = pd.DataFrame({
    "A": np.random.randn(10),
    "Z": np.random.randn(10),
    "D": np.random.randn(10),
    "C": np.random.randn(10)
})

df_test = pd.DataFrame({
    "Z": np.random.randn(10),
    "D": np.random.randn(10),
    "C": np.random.randn(10)
})

df_all = pd.concat([df_train, df_test], axis=0)
df_all = df_all.fillna(0)

df_train = df_all.iloc[0:len(df_train.index)]
df_test = df_all.iloc[len(df_train.index)+1:len(df_all.index)]

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也可以按如下方式使用

pd.concat

import pandas as pd
import numpy as np

df_train = pd.DataFrame({
    "A": np.random.randn(10),
    "Z": np.random.randn(10),
    "D": np.random.randn(10),
    "C": np.random.randn(10)
})

df_test = pd.DataFrame({
    "Z": np.random.randn(10),
    "D": np.random.randn(10),
    "C": np.random.randn(10)
})

df_all = pd.concat([df_train, df_test], axis=0)
df_all = df_all.fillna(0)

df_train = df_all.iloc[0:len(df_train.index)]
df_test = df_all.iloc[len(df_train.index)+1:len(df_all.index)]

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或者可以更改为

pd.concat（[train，test]，axis=0，keys=['train'，'test']）。loc['test']）。fillna（0）

，对于此类问题仍然是一种很好的新方式：~）感谢您的补充。我也很有帮助。或者可能会改为

pd.concat（[train，test]，axis=0，keys=[train'，'test']）。loc['test']）。fillna（0）

，对于这类问题仍然是一种很好的新方法：~）谢谢您的补充。我也帮了忙。