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
如果你可以提前获得数据帧的所有数据,有一个比追加到数据帧更快的方法:
创建一个字典列表,其中每个字典对应一个输入数据行。 从这个列表创建一个数据帧。
我有一个类似的任务,一行一行地添加到一个数据帧花了30分钟,从字典列表中创建一个数据帧在几秒钟内完成。
rows_list = []
for row in input_rows:
dict1 = {}
# get input row in dictionary format
# key = col_name
dict1.update(blah..)
rows_list.append(dict1)
df = pd.DataFrame(rows_list)
其他回答
initial_data = {'lib': np.array([1,2,3,4]), 'qty1': [1,2,3,4], 'qty2': [1,2,3,4]}
df = pd.DataFrame(initial_data)
df
lib qty1 qty2
0 1 1 1
1 2 2 2
2 3 3 3
3 4 4 4
val_1 = [10]
val_2 = [14]
val_3 = [20]
df.append(pd.DataFrame({'lib': val_1, 'qty1': val_2, 'qty2': val_3}))
lib qty1 qty2
0 1 1 1
1 2 2 2
2 3 3 3
3 4 4 4
0 10 14 20
可以使用for循环遍历值,也可以添加值数组。
val_1 = [10, 11, 12, 13]
val_2 = [14, 15, 16, 17]
val_3 = [20, 21, 22, 43]
df.append(pd.DataFrame({'lib': val_1, 'qty1': val_2, 'qty2': val_3}))
lib qty1 qty2
0 1 1 1
1 2 2 2
2 3 3 3
3 4 4 4
0 10 14 20
1 11 15 21
2 12 16 22
3 13 17 43
这个代码片段使用字典列表来更新数据帧。它补充了ShikharDua和Mikhail_Sam的答案。
import pandas as pd
colour = ["red", "big", "tasty"]
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
dict1={}
feat_list=[]
for x in colour:
for y in fruits:
# print(x, y)
dict1 = dict([('x',x),('y',y)])
# print(f'dict 1 {dict1}')
feat_list.append(dict1)
# print(f'feat_list {feat_list}')
feat_df=pd.DataFrame(feat_list)
feat_df.to_csv('feat1.csv')
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]
可以使用ignore_index选项将单行追加为字典。
>>> f = pandas.DataFrame(data = {'Animal':['cow','horse'], 'Color':['blue', 'red']})
>>> f
Animal Color
0 cow blue
1 horse red
>>> f.append({'Animal':'mouse', 'Color':'black'}, ignore_index=True)
Animal Color
0 cow blue
1 horse red
2 mouse black
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)