我有一个数据框架:
s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])
df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)], columns = ["A", "B", "C"])
A B C
0 5 6 7
1 7 8 9
[2 rows x 3 columns]
并且我需要添加第一行[2,3,4]，得到:
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
我尝试过append()和concat()函数，但找不到正确的方法。
如何添加/插入系列数据帧?
当前回答
下面是在不排序和重置索引的情况下将一行插入pandas数据框架的最佳方法:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['a','b','c'])
def insert(df, row):
insert_loc = df.index.max()
if pd.isna(insert_loc):
df.loc[0] = row
else:
df.loc[insert_loc + 1] = row
insert(df,[2,3,4])
insert(df,[8,9,0])
print(df)
其他回答
在pandas数据帧中添加一行的最简单方法是:
DataFrame.loc[ location of insertion ]= list( )
例子:
DF.loc[ 9 ] = [ ´Pepe’ , 33, ´Japan’ ]
注意:列表的长度应该与数据帧的长度相匹配。
我把一个简短的函数放在一起，在插入一行时允许更多的灵活性:
def insert_row(idx, df, df_insert):
dfA = df.iloc[:idx, ]
dfB = df.iloc[idx:, ]
df = dfA.append(df_insert).append(dfB).reset_index(drop = True)
return df
可以进一步缩写为:
def insert_row(idx, df, df_insert):
return df.iloc[:idx, ].append(df_insert).append(df.iloc[idx:, ]).reset_index(drop = True)
然后你可以使用如下语句:
df = insert_row(2, df, df_new)
其中2是df中要插入df_new的索引位置。
创建列名为空df:
df = pd.DataFrame(columns = ["A", "B", "C"])
插入新行:
df.loc[len(df.index)] = [2, 3, 4]
df.loc[len(df.index)] = [5, 6, 7]
df.loc[len(df.index)] = [7, 8, 9]
您可以简单地将行追加到DataFrame的末尾，然后调整索引。
例如:
df = df.append(pd.DataFrame([[2,3,4]],columns=df.columns),ignore_index=True)
df.index = (df.index + 1) % len(df)
df = df.sort_index()
或者使用concat as:
df = pd.concat([pd.DataFrame([[1,2,3,4,5,6]],columns=df.columns),df],ignore_index=True)
我们可以使用numpy.insert。这具有灵活性的优点。您只需要指定要插入的索引。
s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])
df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)], columns = ["A", "B", "C"])
pd.DataFrame(np.insert(df.values, 0, values=[2, 3, 4], axis=0))
0 1 2
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
np.insert (df。Values, 0, Values =[2,3,4]， axis=0)， 0告诉函数要放置新值的位置/索引。
