我有一个数据框架:
s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])
df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)], columns = ["A", "B", "C"])
A B C
0 5 6 7
1 7 8 9
[2 rows x 3 columns]
并且我需要添加第一行[2,3,4]，得到:
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
我尝试过append()和concat()函数，但找不到正确的方法。
如何添加/插入系列数据帧?
当前回答
下面是在不排序和重置索引的情况下将一行插入pandas数据框架的最佳方法:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['a','b','c'])
def insert(df, row):
insert_loc = df.index.max()
if pd.isna(insert_loc):
df.loc[0] = row
else:
df.loc[insert_loc + 1] = row
insert(df,[2,3,4])
insert(df,[8,9,0])
print(df)
其他回答
我突然想到，也许T属性是一个有效的选择。转置，可以避开误导人的df。Loc[-1] =[2,3,4]，就像@flow2k提到的那样，它适用于更通用的情况，比如你想在任意行之前插入[2,3,4]，这是concat()，append()难以实现的。没有必要为定义和调试函数而费心。
a = df.T
a.insert(0,'anyName',value=[2,3,4])
# just give insert() any column name you want, we'll rename it.
a.rename(columns=dict(zip(a.columns,[i for i in range(a.shape[1])])),inplace=True)
# set inplace to a Boolean as you need.
df=a.T
df
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
我想这可以部分解释@MattCochrane抱怨为什么pandas没有像insert()那样插入一行的方法。
在pandas DataFrame中添加一行非常简单:
创建一个常规的Python字典，其列名与你的Dataframe相同; 使用pandas.append()方法并传入字典的名称，其中.append()是DataFrame实例上的方法; 在字典名称后面添加ignore_index=True。
对于那些想要连接前一个数据帧的行，使用双括号([[…]])作为iloc。
s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])
df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)], columns = ["A", "B", "C"])
# A B C
# 0 5 6 7
# 1 7 8 9
pd.concat((df.iloc[[0]], # [[...]] used to slice DataFrame as DataFrame
df), ignore_index=True)
# A B C
# 0 5 6 7
# 1 5 6 7
# 2 7 8 9
若要复制或复制任意时间，请与星号组合。
pd.concat((df.iloc[[0]],
df,
*[df.iloc[[1]]] * 4), ignore_index=True)
# A B C
# 0 5 6 7
# 1 7 8 9
# 2 7 8 9
# 3 7 8 9
# 4 7 8 9
下面是在不排序和重置索引的情况下将一行插入pandas数据框架的最佳方法:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['a','b','c'])
def insert(df, row):
insert_loc = df.index.max()
if pd.isna(insert_loc):
df.loc[0] = row
else:
df.loc[insert_loc + 1] = row
insert(df,[2,3,4])
insert(df,[8,9,0])
print(df)
在pandas数据帧中添加一行的最简单方法是:
DataFrame.loc[ location of insertion ]= list( )
例子:
DF.loc[ 9 ] = [ ´Pepe’ , 33, ´Japan’ ]
注意:列表的长度应该与数据帧的长度相匹配。
