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
Concat()似乎比上一行插入和重新索引快一些。 如果有人想知道两种顶级方法的速度:
In [x]: %%timeit
...: df = pd.DataFrame(columns=['a','b'])
...: for i in range(10000):
...: df.loc[-1] = [1,2]
...: df.index = df.index + 1
...: df = df.sort_index()
每循环17.1 s±705 ms(平均±标准值7次运行，每循环1次)
In [y]: %%timeit
...: df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
...: for i in range(10000):
...: df = pd.concat([pd.DataFrame([[1,2]], columns=df.columns), df])
每循环6.53 s±127 ms(平均±标准值7次运行，每循环1次)
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。
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
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
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。
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]
