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
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)]
其他回答
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)
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)
如果你想在末尾添加一行,将其作为列表追加:
valuestoappend = [va1, val2, val3]
res = res.append(pd.Series(valuestoappend, index = ['lib', 'qty1', 'qty2']), ignore_index = True)
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')
有关有效附加,请参见如何向pandas数据框架添加额外行和使用放大设置。
通过loc/ix在不存在的键索引数据上添加行。例如:
In [1]: se = pd.Series([1,2,3])
In [2]: se
Out[2]:
0 1
1 2
2 3
dtype: int64
In [3]: se[5] = 5.
In [4]: se
Out[4]:
0 1.0
1 2.0
2 3.0
5 5.0
dtype: float64
Or:
In [1]: dfi = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2),
.....: columns=['A','B'])
.....:
In [2]: dfi
Out[2]:
A B
0 0 1
1 2 3
2 4 5
In [3]: dfi.loc[:,'C'] = dfi.loc[:,'A']
In [4]: dfi
Out[4]:
A B C
0 0 1 0
1 2 3 2
2 4 5 4
In [5]: dfi.loc[3] = 5
In [6]: dfi
Out[6]:
A B C
0 0 1 0
1 2 3 2
2 4 5 4
3 5 5 5