Быстрый способ добавить строчку в датафрейм питон ✏️

Как добавить строчку в датафрейм питон?

Чтобы добавить строчку в датафрейм в питоне, вы можете использовать метод append() или функцию concat() из библиотеки pandas.

С помощью метода append():

import pandas as pd

# Создаем датафрейм
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Иван', 'Мария'],
                   'Возраст': [25, 30, 22]})

# Создаем новую строчку
new_row = pd.Series({'Имя': 'Елена', 'Возраст': 28})

# Добавляем строчку в датафрейм
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

С помощью функции concat():

import pandas as pd

# Создаем датафрейм
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Иван', 'Мария'],
                   'Возраст': [25, 30, 22]})

# Создаем новую строчку
new_row = pd.DataFrame({'Имя': ['Елена'], 'Возраст': [28]})

# Добавляем строчку в датафрейм
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)

print(df)

Оба способа позволяют добавить новую строчку в датафрейм. Выберите тот, который лучше соответствует вашим потребностям.

Как добавить строчку в датафрейм питон

В этой статье мы рассмотрим, как можно добавлять новые строчки в существующий датафрейм в языке программирования Python. Для этой задачи мы будем использовать библиотеку pandas, которая предоставляет удобные инструменты для работы с данными в табличной форме.

Шаг 1: Создание датафрейма

Перед тем, как добавлять новые строчки, нам необходимо создать базовый датафрейм. Для примера, мы создадим датафрейм с помощью списка списков:

import pandas as pd

data = [['John', 25, 'USA'], ['Emma', 28, 'Canada']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Country'])
print(df)
    

Вывод:

   Name  Age Country
0  John   25     USA
1  Emma   28  Canada
    

В приведенном примере мы создали датафрейм df с тремя колонками: "Name", "Age" и "Country". Строки датафрейма содержат информацию о людях их имена, возраст и страна проживания соответственно. Вывод показывает текущее состояние датафрейма.

Шаг 2: Добавление новой строчки

Теперь, когда у нас есть базовый датафрейм, мы можем добавить новую строчку. Для этого мы будем использовать метод append() объекта датафрейма:

new_row = {'Name': 'Alex', 'Age': 30, 'Country': 'Australia'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)
    

Вывод:

   Name  Age    Country
0  John   25        USA
1  Emma   28     Canada
2  Alex   30  Australia
    

Мы создали новую строчку с помощью словаря new_row, указав значения для каждой колонки. Затем мы применили метод append() к датафрейму df и указали параметр ignore_index=True, чтобы произошло перенумерование индексов. Результатом является датафрейм с добавленной строчкой.

Шаг 3: Использование дополнительного датафрейма

Другой способ добавления строчки в датафрейм - использовать другой датафрейм. Мы создадим новый датафрейм с одной строчкой и затем объединим его с исходным датафреймом с помощью метода concat():

new_df = pd.DataFrame([['Sam', 33, 'Germany']], columns=['Name', 'Age', 'Country'])
df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)
print(df)
    

Вывод:

   Name  Age    Country
0  John   25        USA
1  Emma   28     Canada
2  Alex   30  Australia
3   Sam   33    Germany
    

Мы создали новый датафрейм new_df с одной строчкой. Затем мы использовали метод concat() и передали ему список датафреймов, которые нужно объединить. Параметр ignore_index=True гарантирует перенумерацию индексов.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов добавления новых строчек в существующий датафрейм в языке программирования Python с использованием библиотеки pandas. Мы использовали методы append() и concat(), которые предоставляют удобные способы расширения датафрейма с новыми данными. Однако, это только начало работы с pandas, и в библиотеке есть множество других функций и методов, которые помогут вам эффективно работать с данными.

Надеюсь, данная статья оказалась полезной. Удачи в изучении Python и работы с датафреймами!