我如何创建一个空DataFrame,然后添加行,一个接一个?
我创建了一个空DataFrame:
df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
然后我可以在最后添加一个新行,并填充一个字段:
df = df._set_value(index=len(df), col='qty1', value=10.0)
它一次只适用于一个领域。向df中添加新行有什么更好的方法?
我如何创建一个空DataFrame,然后添加行,一个接一个?
我创建了一个空DataFrame:
df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
然后我可以在最后添加一个新行,并填充一个字段:
df = df._set_value(index=len(df), col='qty1', value=10.0)
它一次只适用于一个领域。向df中添加新行有什么更好的方法?
当前回答
如果你总是想在最后添加一个新行,使用这个:
df.loc[len(df)] = ['name5', 9, 0]
其他回答
我们经常看到结构df。loc[下标]=…分配给一个数据帧行。Mikhail_Sam发布了包含这个构造以及使用dict并最终创建DataFrame的方法的基准测试。他发现后者是目前为止最快的。
但是如果我们替换df3。loc[i] =…(与预分配的DataFrame)在他的代码df3。值[i] =…时,结果会发生显著变化,因为该方法的执行与使用dict的方法类似。所以我们应该经常使用df。考虑[下标]=…但是请注意,.values有一个从零开始的下标,这可能与DataFrame.index不同。
你可以使用pandas.concat()。有关详细信息和示例,请参见合并、连接和连接。
例如:
def append_row(df, row):
return pd.concat([
df,
pd.DataFrame([row], columns=row.index)]
).reset_index(drop=True)
df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
new_row = pd.Series({'lib':'A', 'qty1':1, 'qty2': 2})
df = append_row(df, new_row)
这不是OP问题的答案,而是一个玩具例子来说明ShikharDua的答案,我觉得非常有用。
虽然这个片段很简单,但在实际数据中,我有1000行和许多列,我希望能够根据不同的列进行分组,然后对多个目标列执行下面的统计。因此,有一种可靠的方法来一次一行地构建数据帧是非常方便的。谢谢你,ShikharDua!
import pandas as pd
BaseData = pd.DataFrame({ 'Customer' : ['Acme','Mega','Acme','Acme','Mega','Acme'],
'Territory' : ['West','East','South','West','East','South'],
'Product' : ['Econ','Luxe','Econ','Std','Std','Econ']})
BaseData
columns = ['Customer','Num Unique Products', 'List Unique Products']
rows_list=[]
for name, group in BaseData.groupby('Customer'):
RecordtoAdd={} #initialise an empty dict
RecordtoAdd.update({'Customer' : name}) #
RecordtoAdd.update({'Num Unique Products' : len(pd.unique(group['Product']))})
RecordtoAdd.update({'List Unique Products' : pd.unique(group['Product'])})
rows_list.append(RecordtoAdd)
AnalysedData = pd.DataFrame(rows_list)
print('Base Data : \n',BaseData,'\n\n Analysed Data : \n',AnalysedData)
在添加一行之前,我们必须将数据帧转换为字典。在这里,你可以看到键作为数据帧中的列,列的值再次存储在字典中,但是每个列的键都是数据帧中的索引号。
这个想法促使我编写下面的代码。
df2 = df.to_dict()
values = ["s_101", "hyderabad", 10, 20, 16, 13, 15, 12, 12, 13, 25, 26, 25, 27, "good", "bad"] # This is the total row that we are going to add
i = 0
for x in df.columns: # Here df.columns gives us the main dictionary key
df2[x][101] = values[i] # Here the 101 is our index number. It is also the key of the sub dictionary
i += 1
您还可以建立一个列表的列表,并将其转换为数据框架-
import pandas as pd
columns = ['i','double','square']
rows = []
for i in range(6):
row = [i, i*2, i*i]
rows.append(row)
df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
给
i double square 0 0 0 0 1 1 2 1 2 2 4 4 3 3 6 9 4 4 8 16 5 5 10 25