Python3中将多Series合并为DataFrame并填充Features列的问题

问题原因 #

你代码运行后，e1、e2、ec1、ec2这些特征名存放在DataFrame的索引中，并没有写入Features列，所以该列全为NaN。

解决方案 #

方案1：直接修改现有代码 #

在你原有代码基础上新增一行将索引赋值给Features列即可，修改后完整代码如下：

import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    # 此处df为你的原始数据源
    Mean = df.mean().round(3)
    SD = df.std().round(3)
    Max = df.max()

    df2 = pd.DataFrame(columns=['Features', 'Mean', 'Standard Deviation', 'Max'])

    df2['Mean'] = Mean
    df2['Standard Deviation'] = SD
    df2['Max'] = Max
    # 新增如下代码，把索引值填充到Features列
    df2['Features'] = df2.index
    # 如果不需要保留原索引，可额外添加下行重置索引
    # df2 = df2.reset_index(drop=True)

    print(df2)

方案2：更简洁的实现 #

使用pd.concat一次性合并三个Series，直接生成目标结构：

import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    Mean = df.mean().round(3)
    SD = df.std().round(3)
    Max = df.max()
    
    # 合并三个Series并指定列名
    df2 = pd.concat([Mean, SD, Max], axis=1, keys=['Mean', 'Standard Deviation', 'Max'])
    # 直接将索引转为Features列，同时重置索引
    df2 = df2.reset_index(names='Features')
    
    print(df2)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Buster3650