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
对于那些想要连接前一个数据帧的行，使用双括号([[…]])作为iloc。
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
pd.concat((df.iloc[[0]], # [[...]] used to slice DataFrame as DataFrame
df), ignore_index=True)
# A B C
# 0 5 6 7
# 1 5 6 7
# 2 7 8 9
若要复制或复制任意时间，请与星号组合。
pd.concat((df.iloc[[0]],
df,
*[df.iloc[[1]]] * 4), ignore_index=True)
# A B C
# 0 5 6 7
# 1 7 8 9
# 2 7 8 9
# 3 7 8 9
# 4 7 8 9
其他回答
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
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])
在pandas DataFrame中添加一行非常简单:
创建一个常规的Python字典，其列名与你的Dataframe相同; 使用pandas.append()方法并传入字典的名称，其中.append()是DataFrame实例上的方法; 在字典名称后面添加ignore_index=True。
给出熊猫数据框架的数据结构是一个序列列表(每个序列为一列)，方便在任意位置插入一列。 我想到的一个办法是先转置数据帧，插入一列，再转置回来。你可能还需要重命名索引(行名)，就像这样:
s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])
df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)], columns = ["A", "B", "C"])
df = df.transpose()
df.insert(0, 2, [2,3,4])
df = df.transpose()
df.index = [i for i in range(3)]
df
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
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。
