Fügen Sie eine Zeile in den Pandas-Datenrahmen ein

Ich habe einen Datenrahmen:

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]

und ich muss eine erste Zeile [2, 3, 4] hinzufügen, um zu erhalten:

   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

Ich habe versucht append()und concat()funktioniert, kann aber nicht den richtigen Weg finden, wie das geht.

Wie füge ich Serien zum Datenrahmen hinzu / füge sie ein?

Weisen Sie einem bestimmten Index einfach eine Zeile zu loc:

 df.loc[-1] = [2, 3, 4]  # adding a row
 df.index = df.index + 1  # shifting index
 df = df.sort_index()  # sorting by index

Und Sie erhalten wie gewünscht:

    A  B  C
 0  2  3  4
 1  5  6  7
 2  7  8  9

Siehe in der Pandas-Dokumentation Indexierung: Einstellung mit Vergrößerung .

Ich bin mir nicht sicher, wie Sie angerufen haben, concat()aber es sollte funktionieren, solange beide Objekte vom gleichen Typ sind. Vielleicht besteht das Problem darin, dass Sie Ihren zweiten Vektor in einen Datenrahmen umwandeln müssen? Die Verwendung des von Ihnen definierten df funktioniert für mich:

df2 = pd.DataFrame([[2,3,4]], columns=['A','B','C'])
pd.concat([df2, df])

Ein Weg, dies zu erreichen, ist

>>> pd.DataFrame(np.array([[2, 3, 4]]), columns=['A', 'B', 'C']).append(df, ignore_index=True)
Out[330]: 
   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

Im Allgemeinen ist es am einfachsten, Datenrahmen und keine Serien anzuhängen. In Ihrem Fall pd.prepend()erstelle ich zuerst den neuen Datenrahmen und hänge dann Ihren alten an , da die neue Zeile "oben" (mit Start-ID) sein soll und keine Funktion vorhanden ist .

ignore_indexignoriert den alten laufenden Index in Ihrem Datenrahmen und stellt sicher, dass die erste Zeile tatsächlich mit dem Index beginnt, 1anstatt mit dem Index neu zu starten 0.

Typischer Haftungsausschluss: Cetero censeo ... das Anhängen von Zeilen ist eine recht ineffiziente Operation. Wenn Sie über die Leistung kümmern und können irgendwie gewährleisten, zunächst einen Datenrahmen mit dem richtigen (mehr) Index erstellen und dann nur das Einfügen der zusätzliche Zeile in den Datenrahmen, sollten Sie auf jeden Fall tun. Sehen:

>>> index = np.array([0, 1, 2])
>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=index)
>>> df2.loc[0:1] = [list(s1), list(s2)]
>>> df2
Out[336]: 
     A    B    C
0    5    6    7
1    7    8    9
2  NaN  NaN  NaN
>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=index)
>>> df2.loc[1:] = [list(s1), list(s2)]

Bisher haben wir das, was Sie hatten als df:

>>> df2
Out[339]: 
     A    B    C
0  NaN  NaN  NaN
1    5    6    7
2    7    8    9

Jetzt können Sie die Zeile einfach wie folgt einfügen. Da der Raum vorbelegt wurde, ist dies effizienter.

>>> df2.loc[0] = np.array([2, 3, 4])
>>> df2
Out[341]: 
   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

Ich habe eine kurze Funktion zusammengestellt, die etwas mehr Flexibilität beim Einfügen einer Zeile ermöglicht:

def insert_row(idx, df, df_insert):
    dfA = df.iloc[:idx, ]
    dfB = df.iloc[idx:, ]

    df = dfA.append(df_insert).append(dfB).reset_index(drop = True)

    return df

was weiter verkürzt werden könnte zu:

def insert_row(idx, df, df_insert):
    return df.iloc[:idx, ].append(df_insert).append(df.iloc[idx:, ]).reset_index(drop = True)

Dann könnten Sie etwas verwenden wie:

df = insert_row(2, df, df_new)

wo 2ist die Indexposition in dfdem Sie einfügen möchten df_new.

Wir können verwenden numpy.insert. Dies hat den Vorteil der Flexibilität. Sie müssen nur den Index angeben, in den Sie einfügen möchten.

s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])

df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)],  columns =  ["A", "B", "C"])

pd.DataFrame(np.insert(df.values, 0, values=[2, 3, 4], axis=0))

    0   1   2
0   2   3   4
1   5   6   7
2   7   8   9

Denn np.insert(df.values, 0, values=[2, 3, 4], axis=0)0 teilt der Funktion den Ort / Index mit, an dem Sie die neuen Werte platzieren möchten.

Das mag zu einfach erscheinen, aber es ist unglaublich, dass eine einfache Funktion zum Einfügen neuer Zeilen nicht integriert ist. Ich habe viel darüber gelesen, wie man eine neue df an das Original anfügt, aber ich frage mich, ob dies schneller wäre.

df.loc[0] = [row1data, blah...]
i = len(df) + 1
df.loc[i] = [row2data, blah...]

Im Folgenden finden Sie die beste Möglichkeit, eine Zeile in den Pandas-Datenrahmen einzufügen, ohne einen Index zu sortieren und zurückzusetzen:

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)

concat()scheint etwas schneller zu sein als das Einfügen und Neuindizieren der letzten Zeile. Für den Fall, dass sich jemand über die Geschwindigkeit zweier Top-Ansätze wundern würde:

In [x]: %%timeit
     ...: df = pd.DataFrame(columns=['a','b'])
     ...: for i in range(10000):
     ...:     df.loc[-1] = [1,2]
     ...:     df.index = df.index + 1
     ...:     df = df.sort_index()

17,1 s ± 705 ms pro Schleife (Mittelwert ± Standardabweichung von 7 Läufen, jeweils 1 Schleife)

In [y]: %%timeit
     ...: df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
     ...: for i in range(10000):
     ...:     df = pd.concat([pd.DataFrame([[1,2]], columns=df.columns), df])

6,53 s ± 127 ms pro Schleife (Mittelwert ± Standardabweichung von 7 Läufen, jeweils 1 Schleife)

Es ist ziemlich einfach, einer Pandas eine Zeile hinzuzufügen DataFrame:

1. Erstellen Sie ein reguläres Python-Wörterbuch mit denselben Spaltennamen wie Ihr Dataframe;

2. Verwenden Sie die pandas.append()Methode und übergeben Sie den Namen Ihres Wörterbuchs. Dabei .append()handelt es sich um eine Methode für DataFrame-Instanzen.

3. Fügen Sie ignore_index=Truedirekt nach Ihrem Wörterbuchnamen hinzu.

Sie können die Zeile einfach an das Ende des DataFrame anhängen und dann den Index anpassen.

Zum Beispiel:

df = df.append(pd.DataFrame([[2,3,4]],columns=df.columns),ignore_index=True)
df.index = (df.index + 1) % len(df)
df = df.sort_index()

Oder verwenden concatals:

df = pd.concat([pd.DataFrame([[1,2,3,4,5,6]],columns=df.columns),df],ignore_index=True)

Der einfachste Weg, eine Zeile in einen Pandas-Datenrahmen einzufügen, ist:

DataFrame.loc[ location of insertion ]= list( )

Beispiel:

DF.loc[ 9 ] = [ ´Pepe’ , 33, ´Japan’ ]

NB: Die Länge Ihrer Liste sollte mit der des Datenrahmens übereinstimmen.