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
如果你有一个数据帧df,想要添加一个列表new_list作为一个新行到df,你可以简单地做:
df.loc[len(df)] = new_list
如果你想在数据帧df下添加一个新的数据帧new_df,那么你可以使用:
df.append(new_df)
其他回答
这将负责向空DataFrame添加一个项。问题是对于第一个索引,df.index.max() == nan:
df = pd.DataFrame(columns=['timeMS', 'accelX', 'accelY', 'accelZ', 'gyroX', 'gyroY', 'gyroZ'])
df.loc[0 if math.isnan(df.index.max()) else df.index.max() + 1] = [x for x in range(7)]
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)
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
下面是在Pandas数据框架中添加/追加一行的方法:
def add_row(df, row):
df.loc[-1] = row
df.index = df.index + 1
return df.sort_index()
add_row(df, [1,2,3])
它可以用于在空的或填充的Pandas数据框架中插入/追加一行。