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
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
其他回答
与ShikharDua的答案(基于行)中的字典列表不同,我们也可以将我们的表表示为一个列表字典(基于列),其中每个列表按行顺序存储一列,前提是我们事先知道我们的列。最后,我们构造一次DataFrame。
在这两种情况下,字典键始终是列名。行顺序隐式存储为列表中的order。对于c列和n行,它使用一个c个字典列表,而不是一个n个字典列表。字典列表方法让每个字典冗余地存储所有键,并且需要为每一行创建一个新字典。这里我们只追加到列表中,这总体上是相同的时间复杂度(向列表和字典中添加条目都是平摊常数时间),但由于操作简单,开销可能更小。
# Current data
data = {"Animal":["cow", "horse"], "Color":["blue", "red"]}
# Adding a new row (be careful to ensure every column gets another value)
data["Animal"].append("mouse")
data["Color"].append("black")
# At the end, construct our DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Animal Color
# 0 cow blue
# 1 horse red
# 2 mouse black
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)
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)
你可以用df。Loc [i],其中索引为i的行将是你在数据框架中指定的行。
>>> import pandas as pd
>>> from numpy.random import randint
>>> df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])
>>> for i in range(5):
>>> df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))
>>> df
lib qty1 qty2
0 name0 3 3
1 name1 2 4
2 name2 2 8
3 name3 2 1
4 name4 9 6
创建一个新记录(数据帧)并添加到old_data_frame中。
传递一个值列表和相应的列名来创建一个new_record (data_frame):
new_record = pd.DataFrame([[0, 'abcd', 0, 1, 123]], columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
old_data_frame = pd.concat([old_data_frame, new_record])