In questo articolo vedremo come aggiungere una nuova riga di valori a un dataframe esistente. Questo può essere utilizzato quando vogliamo inserire una nuova voce nei nostri dati che potremmo non aver aggiunto in precedenza. Esistono diversi metodi per raggiungere questo obiettivo.
Ora vediamo con l’aiuto di esempi come possiamo farlo
Esempio 1:
Possiamo aggiungere una singola riga utilizzando DataFrame.loc . Possiamo aggiungere la riga per ultima nel nostro dataframe. Possiamo ottenere il numero di righe utilizzando len(DataFrame.index) per determinare la posizione in cui dobbiamo aggiungere la nuova riga.
Pitone from IPython.display import display, HTML import pandas as pd from numpy.random import randint dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'], 'Maths':[87, 91, 97, 95], 'Science':[83, 99, 84, 76] } df = pd.DataFrame(dict) display(df) df.loc[len(df.index)] = ['Amy', 89, 93] display(df)> Produzione:
Esempio 2:
Possiamo anche aggiungere una nuova riga utilizzando il comando DataFrame.append() funzione
Pitone from IPython.display import display, HTML import pandas as pd import numpy as np dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'], 'Maths':[87, 91, 97, 95], 'Science':[83, 99, 84, 76] } df = pd.DataFrame(dict) display(df) df2 = {'Name': 'Amy', 'Maths': 89, 'Science': 93} df = df._append(df2, ignore_index = True) display(df) # This code is modified by Susobhan Akhuli> Produzione:
Esempio 3:
Possiamo anche aggiungere più righe utilizzando il comando panda.concat() creando un nuovo dataframe di tutte le righe che dobbiamo aggiungere e quindi aggiungendo questo dataframe al dataframe originale.
Pitone from IPython.display import display, HTML import pandas as pd import numpy as np dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'], 'Maths':[87, 91, 97, 95], 'Science':[83, 99, 84, 76] } df1 = pd.DataFrame(dict) display(df1) dict = {'Name':['Amy', 'Maddy'], 'Maths':[89, 90], 'Science':[93, 81] } df2 = pd.DataFrame(dict) display(df2) df3 = pd.concat([df1, df2], ignore_index = True) df3.reset_index() display(df3)> Produzione:
