Как добавить строку в dataframe python? Есть решение! 🚀

Чтобы добавить строку в pandas DataFrame в Python, вы можете использовать метод append(). Вот пример:

    
import pandas as pd

# Создание пустого DataFrame
df = pd.DataFrame()

# Создание словаря с данными для новой строки
new_row = {'Name': 'John', 'Age': 25}

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

# Вывод DataFrame
print(df)
    
  

В этом примере мы создаем пустой DataFrame и затем используем метод append(), чтобы добавить новую строку, представленную в виде словаря. Мы также указываем параметр ignore_index=True, чтобы быть уверенными, что индексы будут обновлены соответственно.

Как добавить строку в dataframe python

В программировании с использованием языка Python, DataFrame является одной из наиболее популярных структур данных для работы с табличными данными. Когда мы работаем с DataFrame, возникает вопрос о том, как добавить новую строку к существующему DataFrame. В этой статье мы рассмотрим несколько способов добавления строки к DataFrame в Python.

1. Использование метода loc

Метод loc используется для доступа к определенной ячейке, строке или интервалу строк в DataFrame. Мы можем использовать этот метод, чтобы добавить новую строку к DataFrame. Для этого мы указываем индекс, который будет назначен новой строке, и указываем значения для каждого из столбцов.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Sam', 'Ann'],
                   'Age': [25, 30, 35],
                   'Country': ['USA', 'UK', 'Canada']})

# Добавление новой строки с использованием метода loc
df.loc[3] = ['Alex', 28, 'Australia']

print(df)

В приведенном выше примере мы создали DataFrame с именем, возрастом и страной. Затем мы добавили новую строку с использованием метода loc и указали индекс 3 для новой строки.

2. Использование метода append

Метод append позволяет добавить новый DataFrame или Series к существующему DataFrame. Мы можем использовать этот метод, чтобы добавить новую строку.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Sam', 'Ann'],
                   'Age': [25, 30, 35],
                   'Country': ['USA', 'UK', 'Canada']})

# Создание новой строки
new_row = pd.Series(['Alex', 28, 'Australia'], index=['Name', 'Age', 'Country'])

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

print(df)

В приведенном выше примере мы создали DataFrame с помощью метода DataFrame. Затем мы создали новую строку в виде объекта Series и добавили ее к существующему DataFrame с помощью метода append. Параметр ignore_index=True гарантирует назначение новой строки следующим после последней строки в DataFrame.

3. Использование метода concat

Метод concat позволяет объединить несколько DataFrame по строкам. Мы можем использовать этот метод, чтобы добавить новую строку, используя DataFrame с одной строкой.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Sam', 'Ann'],
                   'Age': [25, 30, 35],
                   'Country': ['USA', 'UK', 'Canada']})

# Создание нового DataFrame с одной строкой
new_row = pd.DataFrame({'Name': ['Alex'], 'Age': [28], 'Country': ['Australia']})

# Добавление новой строки с использованием метода concat
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)

print(df)

В приведенном выше примере мы создали DataFrame с помощью метода DataFrame. Затем мы создали новый DataFrame с одной строкой и добавили его к существующему DataFrame с помощью метода concat. Параметр ignore_index=True гарантирует назначение новой строки следующим после последней строки в DataFrame.

4. Использование метода dictionary

Еще один способ добавить новую строку к DataFrame - это использовать словарь. Мы создаем словарь с ключами, которые соответствуют столбцам DataFrame, и значениями, которые представляют значения для новой строки.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Sam', 'Ann'],
                   'Age': [25, 30, 35],
                   'Country': ['USA', 'UK', 'Canada']})

# Создание словаря с новой строкой
new_row = {'Name': 'Alex', 'Age': 28, 'Country': 'Australia'}

# Добавление новой строки с использованием словаря
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

В приведенном выше примере мы создали DataFrame с помощью метода DataFrame. Затем мы создали словарь с ключами, соответствующими столбцам DataFrame, и значениями, представляющими значения для новой строки. Мы добавляем новую строку к DataFrame с помощью метода append. Параметр ignore_index=True гарантирует назначение новой строки следующим после последней строки в DataFrame.

Вывод

В этой статье мы рассмотрели четыре способа добавления новой строки к DataFrame в Python. Мы использовали методы loc, append, concat и словари для добавления новых строк. Каждый способ имеет свои особенности и может быть использован в разных ситуациях. Теперь вы знаете, как добавить строку в DataFrame в Python и можете применить это знание в своих проектах.