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
在添加一行之前,我们必须将数据帧转换为字典。在这里,你可以看到键作为数据帧中的列,列的值再次存储在字典中,但是每个列的键都是数据帧中的索引号。
这个想法促使我编写下面的代码。
df2 = df.to_dict()
values = ["s_101", "hyderabad", 10, 20, 16, 13, 15, 12, 12, 13, 25, 26, 25, 27, "good", "bad"] # This is the total row that we are going to add
i = 0
for x in df.columns: # Here df.columns gives us the main dictionary key
df2[x][101] = values[i] # Here the 101 is our index number. It is also the key of the sub dictionary
i += 1
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)
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)
从python的角度来说:
res = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
res = res.append([{'qty1':10.0}], ignore_index=True)
print(res.head())
lib qty1 qty2
0 NaN 10.0 NaN
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。