Pandas Dataframe:如何检查列是否包含连续整数，如果不包含，如何添加和填充0

Pandas是一种基于Python的数据分析工具库，它提供了高效且灵活的数据结构，其中最常用的数据结构之一是DataFrame。DataFrame是一个二维表格，类似于Excel或SQL中的表，它由多个列组成，每列可以包含不同的数据类型。

要检查Pandas DataFrame中的列是否包含连续整数，可以使用以下步骤：

导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

创建一个示例DataFrame：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2, 3, 4, 5, 6],
                   'C': [1, 3, 5, 7, 9]})

使用np.diff()函数来计算每列中相邻元素之间的差异，并将结果保存在一个新的DataFrame中：

diff_df = pd.DataFrame(np.diff(df, axis=0), columns=df.columns[1:])

检查新的DataFrame是否包含连续整数。对于包含连续整数的列，np.diff()函数会返回全为0的结果。因此，我们可以使用np.all()函数来检查每列的值是否全为0：

is_continuous = np.all(diff_df == 0)

如果某列不包含连续整数，我们可以添加一列并将其填充为0。可以使用df.loc[]方法来选择要添加的列，并使用df.fillna()方法将其填充为0：

if not is_continuous:
    df['D'] = df.loc[:, 'B'].fillna(0)

完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2, 3, 4, 5, 6],
                   'C': [1, 3, 5, 7, 9]})

diff_df = pd.DataFrame(np.diff(df, axis=0), columns=df.columns[1:])
is_continuous = np.all(diff_df == 0)

if not is_continuous:
    df['D'] = df.loc[:, 'B'].fillna(0)

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