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
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。
其他回答
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
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]
实现这一点的一种方法是
>>> pd.DataFrame(np.array([[2, 3, 4]]), columns=['A', 'B', 'C']).append(df, ignore_index=True)
Out[330]:
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
通常，添加数据框架是最简单的，而不是序列。在您的例子中，由于您希望新行位于“顶部”(带有起始id)，并且没有pd.prepend()函数，因此我首先创建新的数据框架，然后添加旧的数据框架。
Ignore_index将忽略数据帧中旧的正在进行的索引，并确保第一行实际上从索引1开始，而不是从索引0重新开始。
典型免责声明:Cetero censeo…追加行是一种非常低效的操作。如果你关心性能，并且能够以某种方式确保首先创建一个具有正确(更长)索引的数据帧，然后将额外的行插入到数据帧中，那么你一定要这样做。看到的:
>>> index = np.array([0, 1, 2])
>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=index)
>>> df2.loc[0:1] = [list(s1), list(s2)]
>>> df2
Out[336]:
A B C
0 5 6 7
1 7 8 9
2 NaN NaN NaN
>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=index)
>>> df2.loc[1:] = [list(s1), list(s2)]
到目前为止，我们有你的df:
>>> df2
Out[339]:
A B C
0 NaN NaN NaN
1 5 6 7
2 7 8 9
但是现在您可以像下面那样轻松地插入行。由于空间是预先分配的，因此效率更高。
>>> df2.loc[0] = np.array([2, 3, 4])
>>> df2
Out[341]:
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 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)
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。
