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
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)
其他回答
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
我们经常看到结构df。loc[下标]=…分配给一个数据帧行。Mikhail_Sam发布了包含这个构造以及使用dict并最终创建DataFrame的方法的基准测试。他发现后者是目前为止最快的。
但是如果我们替换df3。loc[i] =…(与预分配的DataFrame)在他的代码df3。值[i] =…时，结果会发生显著变化，因为该方法的执行与使用dict的方法类似。所以我们应该经常使用df。考虑[下标]=…但是请注意，.values有一个从零开始的下标，这可能与DataFrame.index不同。
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)]
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)
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
