📚 Как легко добавить новую строку в датафрейм pandas?

Для добавления строки в DataFrame в библиотеке Pandas можно использовать метод `append`, который позволяет добавить новую строку в конец таблицы. Вот пример кода:

    import pandas as pd

    # Создание исходного DataFrame
    df = pd.DataFrame({'Имя': ['Аня', 'Борис', 'Вика'],
                       'Возраст': [25, 32, 28]})

    # Создание новой строки
    new_row = {'Имя': 'Денис', 'Возраст': 30}

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

В этом примере сначала создаётся исходный DataFrame с двумя столбцами "Имя" и "Возраст". Затем создаётся новая строка `new_row` с данными "Денис" и 30. И, наконец, с помощью метода `append` новая строка добавляется в DataFrame с параметром `ignore_index=True`, чтобы индексы строк были переиндексированы. Надеюсь, это поможет вам добавить строки в DataFrame в Pandas!

Как добавить строку в датафрейм pandas

Добавление строки в датафрейм Pandas может быть полезным, когда необходимо добавить новые данные в существующую таблицу. В этой статье я расскажу вам, как добавить строку в датафрейм Pandas с помощью примеров кода.

Метод append()

Одним из способов добавления новой строки в датафрейм Pandas является использование метода append(). Этот метод создает новый датафрейм, объединяя исходный датафрейм со строкой или другим датафреймом.

Вот как выглядит пример кода, демонстрирующий использование метода append():

import pandas as pd

# Создание исходного датафрейма
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктор'], 'Возраст': [25, 30, 35]})

# Создание новой строки для добавления
new_row = pd.DataFrame({'Имя': ['Дмитрий'], 'Возраст': [40]})

# Добавление новой строки в исходный датафрейм
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# Вывод обновленного датафрейма
print(df)

В этом примере мы сначала создаем исходный датафрейм с помощью функции DataFrame(). Затем мы создаем новую строку, которую хотим добавить, с помощью функции DataFrame(). После этого мы используем метод append(), чтобы добавить новую строку в исходный датафрейм. Важно установить параметр ignore_index=True, чтобы переиндексировать датафрейм после добавления новой строки. Наконец, мы выводим обновленный датафрейм с помощью функции print().

Метод loc[]

Также можно использовать метод loc[], чтобы добавить новую строку в датафрейм Pandas. Метод loc[] позволяет выбирать определенные строки и столбцы в датафрейме и изменять их значения.

Вот пример кода, показывающий использование метода loc[] для добавления новой строки:

import pandas as pd

# Создание исходного датафрейма
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктор'], 'Возраст': [25, 30, 35]})

# Добавление новой строки с помощью метода loc[]
df.loc[3] = ['Дмитрий', 40]

# Вывод обновленного датафрейма
print(df)

В этом примере мы сначала создаем исходный датафрейм с помощью функции DataFrame(). Затем мы используем метод loc[], чтобы выбрать строку с индексом 3 и присвоить ей новые значения. Новая строка представлена в виде списка значений. Наконец, мы выводим обновленный датафрейм с помощью функции print().

Используйте метод loc[] для добавления строки в определенное место в датафрейме. Например, df.loc[2] = ['Алексей', 45] добавит новую строку на позицию с индексом 2.

Примечания

При добавлении строки в датафрейм Pandas следует учитывать некоторые важные моменты:

• Убедитесь, что новая строка содержит правильное количество значений и соответствует структуре датафрейма.
• При использовании метода append() назначьте обновленный датафрейм другой переменной или переопределите исходный датафрейм.
• При использовании метода loc[] убедитесь, что индекс для новой строки не является дублирующимся.

Теперь, когда вы знаете, как добавить строку в датафрейм Pandas, вы можете легко расширить и изменить свои данные по мере необходимости. Успехов в программировании с Pandas!