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
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
其他回答
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)
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
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
另一种方法(可能不是很有效):
# add a row
def add_row(df, row):
colnames = list(df.columns)
ncol = len(colnames)
assert ncol == len(row), "Length of row must be the same as width of DataFrame: %s" % row
return df.append(pd.DataFrame([row], columns=colnames))
你也可以像这样增强DataFrame类:
import pandas as pd
def add_row(self, row):
self.loc[len(self.index)] = row
pd.DataFrame.add_row = add_row
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
