📊 Как добавить строку в dataframe с помощью pandas: руководство для начинающих

Чтобы добавить строку в DataFrame с использованием библиотеки Pandas, вы можете использовать метод append().

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание исходного DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Алиса', 'Боб'],
                   'Возраст': [25, 30]})

# Создание новой строки, которую нужно добавить
new_row = pd.Series({'Имя': 'Карина', 'Возраст': 35})

# Добавление новой строки в DataFrame с помощью метода append()
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# Печать обновленного DataFrame
print(df)
  

В этом примере мы создаем исходный DataFrame с именем и возрастом. Затем мы создаем новую строку с именем и возрастом, которую нужно добавить. Далее, используя метод append(), мы добавляем эту строку к исходному DataFrame. Применение параметра ignore_index=True гарантирует, что индексы будут переназначены после добавления новой строки.

Надеюсь, это помогло! Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь спрашивать.

Дополнение строки в DataFrame с помощью Pandas

В этой статье мы рассмотрим, как добавить новую строку в DataFrame с использованием библиотеки Pandas. DataFrame - это одна из основных структур данных в Pandas, которая позволяет нам представлять и манипулировать табличными данными. Путем добавления новых строк мы можем расширить существующий DataFrame или создать новый DataFrame.

Использование метода append()

Pandas предоставляет метод append(), который позволяет добавить новую строку в DataFrame. Для этого мы создаем новый DataFrame с новой строкой и затем объединяем его с исходным DataFrame, используя метод append().

import pandas as pd

# Создание исходного DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
                   'Age': [25, 28, 22]})

# Создание новой строки
new_row = pd.DataFrame({'Name': ['Emily'],
                        'Age': [30]})

# Добавление новой строки к исходному DataFrame
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)
    

В приведенном выше коде мы сначала создаем исходный DataFrame с двумя столбцами 'Name' и 'Age'. Затем мы создаем новую строку, которую хотим добавить к DataFrame. Наконец, мы используем метод append(), чтобы добавить новую строку к исходному DataFrame. Установка параметра ignore_index=True гарантирует, что индексы строк будут переиндексированы после добавления новой строки.

Использование метода loc[]

Другой способ добавить новую строку в DataFrame - это использовать метод loc[]. Метод loc[] позволяет нам обратиться к конкретной позиции в DataFrame и назначить ей новые значения. Мы можем использовать этот метод, чтобы создать новую строку и добавить ее к DataFrame.

import pandas as pd

# Создание исходного DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
                   'Age': [25, 28, 22]})

# Создание новой строки
new_row = {'Name': 'Emily', 'Age': 30}

# Добавление новой строки к исходному DataFrame
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)
    

В приведенном выше коде мы сначала создаем исходный DataFrame с двумя столбцами 'Name' и 'Age'. Затем мы создаем новую строку в виде словаря и назначаем ей значения для каждого столбца. Наконец, мы используем метод append(), чтобы добавить новую строку к исходному DataFrame. Установка параметра ignore_index=True гарантирует переиндексацию строк.

Использование метода loc[] и at[]

Мы также можем использовать методы loc[] и at[] для добавления новой строки в DataFrame. Метод loc[] позволяет нам получить доступ к строке по индексу, а метод at[] позволяет получить доступ к конкретной ячейке в DataFrame.

import pandas as pd

# Создание исходного DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
                   'Age': [25, 28, 22]})

# Создание новой строки
new_row = pd.Series(['Emily', 30], index=df.columns)

# Добавление новой строки к исходному DataFrame
df.loc[len(df)] = new_row

print(df)
    

В приведенном выше коде мы сначала создаем исходный DataFrame с двумя столбцами 'Name' и 'Age'. Затем мы создаем новую строку в виде объекта Series с именами столбцов DataFrame в качестве индекса. Наконец, мы используем метод loc[] и присваиваем новую строку по индексу len(df), чтобы добавить ее к исходному DataFrame.

Использование метода concat()

Последний способ добавить новую строку в DataFrame - использовать метод concat(). Метод concat() позволяет нам объединять несколько DataFrame вдоль оси (по строкам или столбцам). Мы можем использовать этот метод, чтобы присоединить DataFrame с новой строкой к исходному DataFrame.

import pandas as pd

# Создание исходного DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
                   'Age': [25, 28, 22]})

# Создание нового DataFrame с новой строкой
new_df = pd.DataFrame({'Name': ['Emily'],'Age': [30]})

# Добавление новой строки к исходному DataFrame
df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)

print(df)
    

В приведенном выше коде мы сначала создаем исходный DataFrame с двумя столбцами 'Name' и 'Age'. Затем мы создаем новый DataFrame, содержащий только одну строку, которую мы хотим добавить. Наконец, мы используем метод concat() для объединения исходного DataFrame и нового DataFrame вместе. Установка параметра ignore_index=True гарантирует переиндексацию строк.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов добавления новой строки в DataFrame с использованием библиотеки Pandas. Мы рассмотрели метод append(), методы loc[] и at[], а также метод concat(). Теперь вы знаете, как расширить существующий DataFrame или создать новый DataFrame, добавляя новые строки. Используйте эти методы с уверенностью в своем коде и углубляйтесь в мир анализа данных с Pandas!