Заполните пустой Dataframe заполненным Dataframe и разными именами столбцов

Question

Columns: [TERMID, NAME, TYP, NAMECHANGE, ALIASES, SUCHREGELN, ZUW, SEOTEXT1, SEOTEXT2, SEOKommentar, DBIKommentar]

Это мой пустой фрейм данных.

      one  two  three  four
0  1.0  4.0    2.4   6.4
1  2.0  3.0    4.4   4.1
2  3.0  2.0    7.0   1.0
3  4.0  1.0    9.0   5.0

Мне нужно заполнить эти значения в моем пустом фрейме данных.

Допустим, что 'TERMID' принимает значение из 'one', 'TYP' значение 'two', 'ZUW' значение из 'three' и, что не менее важно, 'SEOKommentar' принимает значение с 'four'

Пустой фрейм данных должен заполняться построчно, а те, которые не заполнены, должны указывать NaN.

Как я могу сделать это точно?

Answer 1

IIU C, вы можете rename второй кадр данных, а затем reindex столбцы с исходными пустыми столбцами данных:

Создание пустой фрейм данных:

s = 'TERMID,NAME,TYP,NAMECHANGE,ALIASES,SUCHREGELN,ZUW,SEOTEXT1,SEOTEXT2,SEOKommentar,DBIKommentar'
df = pd.DataFrame(columns=s.split(','))

---

Empty DataFrame
Columns: [TERMID, NAME, TYP, NAMECHANGE, ALIASES, SUCHREGELN, ZUW, SEOTEXT1, SEOTEXT2, SEOKommentar, DBIKommentar]
Index: []

---

Решение (df1 - второй фрейм данных в вашем примере):

d = {'one': 'TERMID', 'two': 'TYP', 'three': 'ZUW', 'four': 'SEOKommentar'}
df = df1.rename(columns=d).reindex(columns=df.columns)

---

   TERMID  NAME  TYP  NAMECHANGE  ALIASES  SUCHREGELN  ZUW  SEOTEXT1  \
0     1.0   NaN  4.0         NaN      NaN         NaN  2.4       NaN   
1     2.0   NaN  3.0         NaN      NaN         NaN  4.4       NaN   
2     3.0   NaN  2.0         NaN      NaN         NaN  7.0       NaN   
3     4.0   NaN  1.0         NaN      NaN         NaN  9.0       NaN   

   SEOTEXT2  SEOKommentar  DBIKommentar  
0       NaN           6.4           NaN  
1       NaN           4.1           NaN  
2       NaN           1.0           NaN  
3       NaN           5.0           NaN