📝 Как добавить строку в Питоне pandas? Простое руководство с пошаговыми инструкциями
Как добавить строку в питоне pandas?
Чтобы добавить строку в пандасе, вы можете использовать метод loc. Вам нужно указать индекс новой строки в качестве первого аргумента и назначить значения столбцов вторым аргументом.
import pandas as pd
# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Иван', 'Мария'],
'Возраст': [25, 30, 27]})
# Создаем новую строку
new_row = {'Имя': 'Ольга', 'Возраст': 35}
# Добавляем новую строку в DataFrame
df.loc[len(df)] = new_row
print(df)В этом примере мы создали DataFrame с двумя столбцами: 'Имя' и 'Возраст'. Затем мы создали новую строку с именем и возрастом и добавили ее в DataFrame с помощью метода loc. Новая строка будет добавлена в конец DataFrame.
Детальный ответ
Как добавить строку в питоне pandas
В программировании на Python библиотека pandas предоставляет нам мощные инструменты для работы с данными в виде таблицы или DataFrame. Одной из распространенных операций при работе с DataFrame является добавление новой строки. В этой статье мы рассмотрим несколько способов, как добавить строку в питоне pandas.
1. Использование метода append()
Метод append() позволяет добавлять строку или другой DataFrame в конец нашего исходного DataFrame. Давайте рассмотрим его на примере:
import pandas as pd
# Создаем исходный DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Brad'],
'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# Создаем новую строку
new_row = pd.Series(['Mike', 32], index=df.columns)
# Добавляем новую строку в DataFrame
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)
В результате выполнения кода, мы получим следующую таблицу:
Исходный DataFrame:
| Name | Age |
|---|---|
| John | 25 |
| Emma | 28 |
| Brad | 30 |
Обновленный DataFrame:
| Name | Age |
|---|---|
| John | 25 |
| Emma | 28 |
| Brad | 30 |
| Mike | 32 |
2. Использование метода loc[]
Метод loc[] позволяет нам добавлять новую строку, указывая значение индекса для новой строки и значения для каждого столбца. Рассмотрим пример:
import pandas as pd
# Создаем исходный DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Brad'],
'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# Создаем новую строку
new_row = {'Name': 'Mike', 'Age': 32}
# Добавляем новую строку в DataFrame
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)
В этом примере мы создаем словарь с значениями для каждого столбца новой строки и добавляем его в DataFrame с использованием метода append(). Результат будет таким же, как и в предыдущем примере.
Обратите внимание, что мы также указываем параметр ignore_index=True, чтобы обеспечить непрерывную нумерацию индексов строк после добавления новой строки.
3. Использование метода loc[] с iloc[]
Если у нас уже есть DataFrame, и мы хотим добавить новую строку, в которой некоторые значения пропущены или нужно использовать определенные индексы столбцов, мы можем использовать сочетание методов loc[] и iloc[]. Рассмотрим пример:
import pandas as pd
# Создаем исходный DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma'],
'Age': [25, 28]}
df = pd.DataFrame(data)
# Создаем новую строку с пропущенным значением для столбца
new_row = {'Name': 'Brad'}
# Добавляем новую строку в DataFrame
df.loc[df.shape[0]] = pd.Series(new_row)
# Добавляем значения по индексам столбцов
df.iloc[df.shape[0] - 1, 1] = 30
print(df)
В этом примере мы добавляем новую строку с пропущенным значением для столбца "Age", а затем используем методы loc[] и iloc[] для заполнения пропущенного значения.
Отметим, что мы используем df.shape[0] для определения индекса последней строки в DataFrame, так как индексация начинается с 0.
Заключение
В этой статье мы рассмотрели несколько способов, как добавить строку в питоне pandas. Мы использовали методы append(), loc[] и iloc[] для добавления новых строк в DataFrame. Вы можете выбрать тот способ, который лучше всего соответствует вашим потребностям и требованиям.
Надеюсь, эта статья была полезной для вас! Удачи в изучении pandas!