fill Datenrahmen Spalt gleich

Question

Ich habe einen Datenrahmen, die wie folgt aussieht:

ID Name 
1  Missing 
2  Missing 
3  Missing 
....... 

Gibt es eine Möglichkeit, in der ich gleich in dem Spaltennamen füllen könnte (+1), wenn len (df) uneben ist mit einem Anzahl der Namen, die ich gespeichert habe (eine Liste oder ein Wörterbuch). Für Ex wenn ich 2 Namen habe. Die Hälfte der Spalte wäre Name1, während die andere Hälfte Name2 wäre. Ich habe versucht:

for i in (range(len(df)/no_names)): 
    counter=0 
    df.ix[i]['Name'] = dictionary.values()[0] 

aber dies würde nur ausfüllen Reihen meine erste N auf, wie viele Namen, die ich habe.

Answer 1

mein erster Versuch bei Python-Fragen, Dies ist definitiv nicht die effizienteste Lösung.

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'a':[1,4,4,0,4,0,4,0],'b':[2,1,4,0,4,0,4,0]}) 
#df 
#Out[76]: 
# a b 
#0 1 2 
#1 4 1 
#2 3 3 
#3 4 4 
#4 0 0 
#5 4 4 
#6 0 0 
#7 4 4 
#8 0 0 

basierend auf der Länge jeder Spalte, wiederholen Name1 und Name2 entsprechend

df['new'] = np.repeat(np.array(["A", "B"]), repeats=[round(df.shape[0]/2), df.shape[0]-round(df.shape[0]/2)]) 

#Out[81]: 
# a b new 
#0 1 2 A 
#1 4 1 A 
#2 3 3 A 
#3 4 4 A 
#4 0 0 B 
#5 4 4 B 
#6 0 0 B 
#7 4 4 B 
#8 0 0 B 

Answer 2

Sie

import numpy as np 
N = len(df) 
df['Name'] = np.array(['Name1', 'Name2'])[np.linspace(0,2,N,endpoint=False).astype(int)] 

---

Die Idee dabei ist, verwenden könnte eine Reihe von 0en zu erstellen und 1, wie

In [34]: np.linspace(0,2,11,endpoint=False).astype(int) 
Out[34]: array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]) 

Jetzt können wir NumPy Indizierung verwenden, um eine Reihe von ‚Name1‘ und Werten ‚Name2‘ zu schaffen:

In [8]: np.array(['Name1', 'Name2'])[np.linspace(0,2,11,endpoint=False).astype(int)] 
Out[8]: 
array(['Name1', 'Name1', 'Name1', 'Name1', 'Name1', 'Name1', 'Name2', 
     'Name2', 'Name2', 'Name2', 'Name2'], 
     dtype='<U5')