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
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)
其他回答
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。
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。
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)
我把一个简短的函数放在一起，在插入一行时允许更多的灵活性:
def insert_row(idx, df, df_insert):
dfA = df.iloc[:idx, ]
dfB = df.iloc[idx:, ]
df = dfA.append(df_insert).append(dfB).reset_index(drop = True)
return df
可以进一步缩写为:
def insert_row(idx, df, df_insert):
return df.iloc[:idx, ].append(df_insert).append(df.iloc[idx:, ]).reset_index(drop = True)
然后你可以使用如下语句:
df = insert_row(2, df, df_new)
其中2是df中要插入df_new的索引位置。
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。
