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
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
其他回答
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)
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。
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
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)