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
这看起来可能过于简单，但令人难以置信的是，一个简单的插入新行函数没有内置。我读了很多关于追加一个新的df到原来的，但我想知道这是否会更快。
df.loc[0] = [row1data, blah...]
i = len(df) + 1
df.loc[i] = [row2data, blah...]
其他回答
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。
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。
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
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
我突然想到，也许T属性是一个有效的选择。转置，可以避开误导人的df。Loc[-1] =[2,3,4]，就像@flow2k提到的那样，它适用于更通用的情况，比如你想在任意行之前插入[2,3,4]，这是concat()，append()难以实现的。没有必要为定义和调试函数而费心。
a = df.T
a.insert(0,'anyName',value=[2,3,4])
# just give insert() any column name you want, we'll rename it.
a.rename(columns=dict(zip(a.columns,[i for i in range(a.shape[1])])),inplace=True)
# set inplace to a Boolean as you need.
df=a.T
df
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
我想这可以部分解释@MattCochrane抱怨为什么pandas没有像insert()那样插入一行的方法。
