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
只需将row赋值给一个特定的索引，使用loc:
df.loc[-1] = [2, 3, 4] # adding a row
df.index = df.index + 1 # shifting index
df = df.sort_index() # sorting by index
你会得到:
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
参见Pandas文档索引:放大设置。
其他回答
s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])
df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)], columns = ["A", "B", "C"])
要在任意位置插入新行，可以指定行位置: Row_pos = -1用于在顶部插入 或者row_pos = 0.5用于在第0行和第1行之间插入。
row_pos = -1
insert_row = [2,3,4]
df.loc[row_pos] = insert_row
df = df.sort_index()
df = df.reset_index(drop = True)
row_pos = -1
The outcome is:
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
row_pos = 0.5
The outcome is:
A B C
0 5 6 7
1 2 3 4
2 7 8 9
按照下面的例子做:
A_row = pd。系列([1,2])
Df = pd。DataFrame([[3,4]， [5,6]])
row_df = pd.DataFrame([a_row])
Df = pd。concat([row_df, df]， ignore_index=True)
结果是:
0 1
0 1 2
1 3 4
2 5 6
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。
不知道你是如何调用concat()，但它应该工作，只要两个对象是相同的类型。也许问题是你需要将你的第二个向量转换为一个数据框架?使用df，你定义了以下工作为我:
df2 = pd.DataFrame([[2,3,4]], columns=['A','B','C'])
pd.concat([df2, df])
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。
