팬더 데이터 프레임에 대해 "기본 열"을 사용하는 방법은 무엇입니까?

Question

사용자가 * CSV 파일을 입력하는 스크립트를 작성 중입니다. 이 CSV 파일에는 여러 개의 "필수 열"(이 열이 없으면 오류가 발생 함)과 "기본 열"(이 열을 제공하지 않으면 기본값이 있다고 가정 함)이 있습니다. 나는 후자를 다루는 방법을 혼란 스럽다.

여기에 구체적인 예입니다 :

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 

이 파일이 두 개의 필수 열 filename 및 category, 및 디폴트의 열 type. 사용자가 대신 입력 한 경우 :

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   

나는 type 각 행에 대한 값 A1의 있다고 가정합니다.

어떻게 이러한 기본값을 설정합니까? 한 가지 시도는 열이 있는지 여부를 확인하는 것입니다. 하지 않을 경우, 어떻게 든 특정 행이 값이없는 경우 내가 뭘 이러한 값 그러나

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

A1을 만들? 이들은 또한 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 

Answer 1

fillna 당신은 같은

# 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] 

Answer 2

작동합니다 기본값으로 행을 고려되어야한다 누락 된로 간주 할 수 있습니다 값을 변경하려면 다음을 시도하십시오.
df.type.fillna('A1', inplace = True)

Answer 3

을 할 수있는 사전을 사용할 수있다

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