パンダ：別のdfにデータフレームを追加

Question

データフレームの追加に問題があります。 私はこのコード

df_all = pd.read_csv('data.csv', error_bad_lines=False, chunksize=1000000) 
urls = pd.read_excel('url_june.xlsx') 
substr = urls.url.values.tolist() 
df_res = pd.DataFrame() 
for df in df_all: 
    for i in substr: 
     res = df[df['url'].str.contains(i)] 
     df_res.append(res) 

を実行しようと、私はdf_resを保存しようとすると、私は空のデータフレームを取得します。 df_allは、私はそれが空でないループにresを印刷するとき

url 
shoppingcart.aliexpress.com/order/confirm_order 
ozon.ru/?context=order_done&number= 
lk.wildberries.ru/basket/orderconfirmed 
lamoda.ru/checkout/onepage/success/quick 
mvideo.ru/confirmation?_requestid= 
eldorado.ru/personal/order.php?step=confirm 

のように見えます

ID,"url","used_at","active_seconds" 
b20f9412f914ad83b6611d69dbe3b2b4,"mobiguru.ru/phones/apple/comp/32gb/apple_iphone_5s.html",2015-10-01 00:00:25,1 
b20f9412f914ad83b6611d69dbe3b2b4,"mobiguru.ru/phones/apple/comp/32gb/apple_iphone_5s.html",2015-10-01 00:00:31,30 
f85ce4b2f8787d48edc8612b2ccaca83,"4pda.ru/forum/index.php?showtopic=634566&view=getnewpost",2015-10-01 00:01:49,2 
d3b0ef7d85dbb4dbb75e8a5950bad225,"shop.mts.ru/smartfony/mts/smartfon-smart-sprint-4g-sim-lock-white.html?utm_source=admitad&utm_medium=cpa&utm_content=300&utm_campaign=gde_cpa&uid=3",2015-10-01 00:03:19,34 
078d388438ebf1d4142808f58fb66c87,"market.yandex.ru/product/12675734/spec?hid=91491&track=char",2015-10-01 00:03:48,2 
d3b0ef7d85dbb4dbb75e8a5950bad225,"avito.ru/yoshkar-ola/telefony/mts",2015-10-01 00:04:21,4 
d3b0ef7d85dbb4dbb75e8a5950bad225,"shoppingcart.aliexpress.com/order/confirm_order",2015-10-01 00:04:25,1 
d3b0ef7d85dbb4dbb75e8a5950bad225,"shoppingcart.aliexpress.com/order/confirm_order",2015-10-01 00:04:26,9 

とurlsのように見えます。しかし、追加した後にループdf_resで印刷しようとすると、空のデータフレームが返されます。 エラーが見つかりません。どうすれば修正できますか？

Answer 1

は、あなたがこのフレームの最後に他のthe documentation for pd.DataFrame.append

追加行を見れば、は、新しいオブジェクトを返します。このフレームにない列は新しい列として追加されます。

（強調鉱山）。

はパンダが連続の連結により、データフレームを作成することは効率的ではないことに注意してください。なお、

df_res = df_res.append(res) 

---

を試してみてください。代わりに、これを試してみてください：

all_res = [] 
for df in df_all: 
    for i in substr: 
     res = df[df['url'].str.contains(i)] 
     all_res.append(res) 

df_res = pd.concat(all_res) 

この最初のは、一度終わりにそれらのすべてからのデータフレームを作成し、すべての部品のリストを作成します。