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
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
其他回答
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)
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...]
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。
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]
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。
