🔥 Как добавить строку в pandas dataframe: простой и понятный способ

Как добавить строку в pandas dataframe: Чтобы добавить новую строку в pandas dataframe, вы можете использовать метод append. Вот пример:

import pandas as pd

# Создание пустого dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['Имя', 'Возраст', 'Город'])

# Создание новой строки
new_row = {'Имя': 'Анна', 'Возраст': 25, 'Город': 'Москва'}

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

print(df)

В этом примере мы создаем пустой dataframe с колонками "Имя", "Возраст" и "Город". Затем мы создаем новую строку с данными для каждой колонки и добавляем ее в dataframe с помощью метода append. Параметр ignore_index=True гарантирует, что индексы строк будут автоматически переиндексированы. Надеюсь, это помогло! Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь спрашивать.

Как добавить строку в pandas dataframe

Добавление строки в pandas DataFrame может быть полезным, если вы хотите добавить новые данные к существующим данным в DataFrame. В этой статье мы рассмотрим несколько способов добавления строки в DataFrame с примерами кода.

Создание новой строки и добавление ее к DataFrame

Самый простой способ добавить строку в DataFrame - это создать новую строку и затем добавить ее в DataFrame с помощью метода append().

import pandas as pd

# Создание новой строки
new_row = {'Name': 'John', 'Age': 25, 'City': 'New York'}

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

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

В этом примере мы создаем новую строку с помощью словаря, где ключи словаря соответствуют столбцам DataFrame. Затем мы создаем пустой DataFrame с заданными столбцами и добавляем новую строку в DataFrame с помощью метода append(). Параметр ignore_index=True гарантирует, что добавленная строка будет иметь новый индекс.

Использование метода loc для добавления строки

Еще один способ добавления строки в DataFrame - это использование метода loc. Метод loc используется для доступа и изменения данных в DataFrame.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [30, 35]})

# Создание новой строки
new_row = pd.Series({'Name': 'John', 'Age': 25})

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

В этом примере мы сначала создаем DataFrame с двумя строками. Затем мы создаем новую строку с помощью pd.Series(), где значения в серии соответствуют значениям столбцов DataFrame. Затем мы добавляем новую строку в DataFrame, используя len(df) для определения индекса новой строки.

Использование списков и метода append

Еще один способ добавления строки в DataFrame - это использование списков и метода append(). В этом случае мы создаем список значений, соответствующих значениям столбцов DataFrame, и затем добавляем этот список в DataFrame.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age'])

# Создание списка значений
new_row = ['John', 25]

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

В этом примере мы сначала создаем пустой DataFrame с заданными столбцами. Затем мы создаем список значений, где значения соответствуют значениям столбцов DataFrame. Мы используем pd.DataFrame() для создания нового DataFrame из списка значений и затем добавляем его в исходный DataFrame с помощью метода append().

Добавление строки с помощью метода append и сложения

Еще один способ добавления строки в DataFrame - это использование метода append() в сочетании со сложением DataFrames.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [30, 35]})

# Создание новой строки
new_row = pd.DataFrame({'Name': ['John'], 'Age': [25]})

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

В этом примере мы сначала создаем DataFrame с двумя строками. Затем мы создаем новый DataFrame с одной строкой, используя словарь, где ключи словаря соответствуют столбцам DataFrame. Затем мы добавляем новый DataFrame к исходному DataFrame с помощью метода append().

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов добавления строки в pandas DataFrame. Вы можете выбрать подходящий способ в зависимости от ваших потребностей и предпочтений. Запомните, что при добавлении строк в DataFrame важно обратить внимание на правильное соответствие столбцов и значений, чтобы избежать ошибок данных.

Удачи в работе с pandas!