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
另一种方法(可能不是很有效):
# add a row
def add_row(df, row):
colnames = list(df.columns)
ncol = len(colnames)
assert ncol == len(row), "Length of row must be the same as width of DataFrame: %s" % row
return df.append(pd.DataFrame([row], columns=colnames))
你也可以像这样增强DataFrame类:
import pandas as pd
def add_row(self, row):
self.loc[len(self.index)] = row
pd.DataFrame.add_row = add_row
我想出了一个简单而美好的方法:
>>> df
A B C
one 1 2 3
>>> df.loc["two"] = [4,5,6]
>>> df
A B C
one 1 2 3
two 4 5 6
请注意评论中提到的性能警告。
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
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)
简单点。通过将一个列表作为输入,该列表将作为一行添加到数据帧中:
import pandas as pd
res = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
for i in range(5):
res_list = list(map(int, input().split()))
res = res.append(pd.Series(res_list, index=['lib', 'qty1', 'qty2']), ignore_index=True)