Comment ajouter des valeurs de ndarray dans les lignes de colonnes particulières d'un dataframe ?

Question

J'ai une fonction qui renvoie un ndarray comme ceci

[0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0] 

Maintenant, j'ai un cadre de données df avec les colonnes A,B,C,...,Z ; mais le tableau que nous obtenons n'a que 20 valeurs. Par conséquent, je veux trouver un moyen tel que pour chaque tableau que j'obtiens en sortie, je suis capable de le stocker dans le fichier df comme ceci (A,B,W,X,Y,Z doivent être laissés en blanc) :

__| A | B | C | D | E | F | ...
0 |nan|nan| 0 | 1 | 0 | 0 | ...
1 |nan|nan| 1 | 1 | 0 | 1 | ...
.
. 
.

Answer 1

J'ai créé un petit exemple de votre problème. J'espère que cela vous aidera.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.nan, index=[0, 1, 2, 3], columns=['A', 'B', 'C'])
data = np.array([[0, 1],
                   [1, 1]])
print(df)
# df[['B', 'C']] = pd.DataFrame.from_records(data)
df[['B', 'C']] = pd.DataFrame(data)

print(df)

sortie :

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

    A    B    C
0 NaN  0.0  1.0
1 NaN  1.0  1.0
2 NaN  NaN  NaN
3 NaN  NaN  NaN

Answer 2

Je n'ai pas réussi à obtenir ce que je voulais grâce aux suggestions affichées ici. Cependant, j'ai trouvé la solution moi-même. Je la partage ici pour que la communauté puisse s'y référer.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns=[chr(i) for i in range(ord('A'),ord('Z')+1)])

print(df)

Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N, O, P, Q, R, S, T, U, V, W, X, Y, Z]
Index: []

[0 rows x 26 columns]

list1 = [i for i in range(101,121)]
arr1d = np.array(list1)

arr1d

array([101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113,
       114, 115, 116, 117, 118, 119, 120])

# Create alphabet list of uppercase letters
alphabet = []
for letter in range(ord('C'),ord('W')):
    alphabet.append(chr(letter))
alphabet

['C',
 'D',
 'E',
 'F',
 'G',
 'H',
 'I',
 'J',
 'K',
 'L',
 'M',
 'N',
 'O',
 'P',
 'Q',
 'R',
 'S',
 'T',
 'U',
 'V']

df = df.append(pd.Series(arr1d, index=alphabet), ignore_index=True)
#This line of code can be used for every new value of arr1d