通过一次添加一行来创建 Pandas Dataframe [英] Create a Pandas Dataframe by appending one row at a time

问题描述

我知道 Pandas 旨在加载完全填充的 DataFrame，但我需要创建一个空的 DataFrame，然后逐行添加行.这样做的最佳方法是什么?

我成功地创建了一个空的 DataFrame:

res = DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))

然后我可以添加一个新行并填充一个字段:

res = res.set_value(len(res), 'qty1', 10.0)

它有效，但看起来很奇怪:-/(添加字符串值失败.)

如何向我的 DataFrame 添加新行(具有不同的列类型)?

解决方案

您可以使用 df.loc[i]，其中索引为 i 的行将是什么您指定它在数据框中.

<预><代码>>>>将熊猫导入为 pd>>>从 numpy.random 导入 randint>>>df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])>>>对于范围内的 i (5):>>>df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))>>>df库数量1 数量20 名称0 3 31 姓名1 2 42 姓名2 2 83 名称3 2 14 名称4 9 6

I understand that Pandas is designed to load a fully populated DataFrame, but I need to create an empty DataFrame then add rows, one by one. What is the best way to do this?

I successfully created an empty DataFrame with:

res = DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))

Then I can add a new row and fill a field with:

res = res.set_value(len(res), 'qty1', 10.0)

It works, but it seems very odd :-/ (It fails for adding a string value.)

How can I add a new row to my DataFrame (with a different columns type)?

解决方案

You can use df.loc[i], where the row with index i will be what you specify it to be in the dataframe.

>>> 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

这篇关于通过一次添加一行来创建 Pandas Dataframe的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！