Pandas 新建 DataFrame 时列长度不同的解决方法

在使用 Pandas 创建 DataFrame 时，如果遇到 'TypeError: can only concatenate list (not 'int') to list' 错误，通常是因为您尝试将长度不同的列添加到 DataFrame 中。

为了解决这个问题，可以使用 NaN (Not a Number) 填充缺失值，确保所有列具有相同的长度。

以下是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 创建不同长度的列
col1 = [1, 2, 3, 4]
col2 = [5, 6, 7]
col3 = [8, 9, 10, 11, 12]

# 计算每列需要填充的 NaN 个数
max_len = max(len(col1), len(col2), len(col3))
col1 += [np.nan] * (max_len - len(col1))
col2 += [np.nan] * (max_len - len(col2))
col3 += [np.nan] * (max_len - len(col3))

# 将不同长度的列添加到 DataFrame 中
df['col1'] = col1
df['col2'] = col2
df['col3'] = col3

print(df)

输出：

   col1  col2  col3
0   1.0   5.0     8
1   2.0   6.0     9
2   3.0   7.0    10
3   4.0   NaN    11
4   NaN   NaN    12

在这个示例中，我们创建了三个不同长度的列，然后使用 [np.nan] * (max_len - len(col)) 计算每列需要填充的 NaN 个数，并将其添加到对应列的末尾。最后，将填充后的列添加到 DataFrame 中，即可得到包含不同长度列的 DataFrame。

注意： 为了代码简洁，示例中使用了 Python 列表的 += 操作符进行填充。在实际应用中，您可以根据需要选择其他方式进行填充，例如使用 list.extend() 方法。