Как добавить строку в Python Pandas DataFrame

Чтобы добавить строку в DataFrame в Pandas, вы можете использовать метод append() или loc[].

1. Метод append():

import pandas as pd

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

# Добавление строки в DataFrame
df = df.append({'Name': 'John', 'Age': 25}, ignore_index=True)

print(df)

2. Метод loc[]:

import pandas as pd

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

# Добавление строки в DataFrame
df.loc[len(df)] = ['John', 25]

print(df)

Оба этих метода добавляют новую строку в конец DataFrame. Метод append() создает новый DataFrame, в то время как метод loc[] изменяет существующий DataFrame. Вы можете выбрать тот, который вам удобнее использовать в вашем случае.

Как добавить строку в DataFrame в Python Pandas

Добро пожаловать в эту статью, где мы рассмотрим, как добавить строку в объект DataFrame с помощью библиотеки Python Pandas. Кода делает нашу работу с данными гораздо более удобной и эффективной, и функция добавления строк в DataFrame должна быть хорошо освоена каждым, кто работает с Pandas.

1. Почему добавление строк в DataFrame важно?

Перед тем, как мы начнем, давайте сначала поймем, почему мы хотим добавлять строки в DataFrame. DataFrame - это двумерная таблица, которая предоставляет нам удобный способ хранения и манипулирования данными. Иногда нам нужно добавить новую строку в таблицу, чтобы добавить дополнительную информацию для анализа или отчетности. Умение добавлять строки в DataFrame позволяет нам динамически расширять таблицу и работать с более полными данными.

2. Различные способы добавления строк в DataFrame

Pandas предлагает несколько способов добавления строк в DataFrame. Мы рассмотрим каждый из них соответственно.

2.1 Использование метода append()

Метод append() позволяет добавить новые строки к существующему DataFrame. Он создает новый объект DataFrame и возвращает его. Давайте рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем исходный DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Иван'],
        'Возраст': [25, 30],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург']
       }
df = pd.DataFrame(data)

# Создаем новую строку
new_row = {'Имя': 'Елена', 'Возраст': 28, 'Город': 'Казань'}

# Добавляем строку к DataFrame
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

В этом примере мы создаем исходный DataFrame с двумя строками. Затем мы создаем новую строку, которую хотим добавить. С помощью метода append() мы добавляем новую строку в исходный DataFrame и сохраняем его в переменной df. Здесь параметр ignore_index=True говорит Pandas сбросить индексы строк и присвоить новые индексы согласно порядку добавления строк.

2.2 Использование оператора индексации loc

Мы также можем использовать оператор индексации loc для добавления новых строк. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем исходный DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Иван'],
        'Возраст': [25, 30],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург']
       }
df = pd.DataFrame(data)

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

# Добавляем строку с помощью оператора loc
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

В этом примере мы создаем исходный DataFrame с двумя строками так же, как и раньше. Затем мы создаем новую строку в виде отдельного DataFrame, используя конструктор pd.DataFrame(). Затем мы используем оператор индексации loc для добавления новой строки к существующему DataFrame. Как и в предыдущем примере, мы добавляем параметр ignore_index=True, чтобы сбросить индексы строк.

2.3 Использование метода loc и списка значений

Мы также можем использовать метод loc в сочетании с передачей списка значений для добавления строк. Вот код:

import pandas as pd

# Создаем исходный DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Иван'],
        'Возраст': [25, 30],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург']
       }
df = pd.DataFrame(data)

# Создаем список значений для новой строки
new_row = ['Елена', 28, 'Казань']

# Добавляем строку с помощью метода loc и списка значений
df.loc[len(df)] = new_row
print(df)

В этом примере мы сначала создаем исходный DataFrame. Затем мы создаем новую строку в виде списка значений. Используя метод loc, мы добавляем новую строку к DataFrame, передавая длину DataFrame как индекс. Таким образом, новая строка добавляется в конец DataFrame.

3. Когда использовать каждый метод

Все методы, которые мы рассмотрели, позволяют добавить новые строки в DataFrame. Теперь давайте рассмотрим, когда использовать каждый метод.

Метод append() удобен, когда у нас уже есть исходный DataFrame, и нам нужно добавить несколько строк, чтобы создать новый DataFrame. Он возвращает новый объект DataFrame, поэтому позволяет добавлять строки без изменения исходного DataFrame.

Оператор индексации loc особенно полезен, когда у нас уже есть новая строка в виде отдельного DataFrame или списка значений. Он позволяет нам добавить новую строку и сохранить ее в том же DataFrame.

4. Заключение

Добавление строк в DataFrame - это важная операция, которая позволяет нам расширять и обрабатывать данные эффективнее. В этой статье мы рассмотрели несколько способов добавления строк в DataFrame: с использованием метода append(), оператора индексации loc и метода loc в сочетании с передачей списка значений. Каждый метод имеет свои особенности и может использоваться в разных ситуациях.

Мы надеемся, что эта статья помогла вам лучше понять, как добавить строку в DataFrame в Python Pandas. Следуйте указанным методам, и вы сможете эффективно работать с данными в Pandas и достигнуть своих целей анализа данных.