HOWTO · Pandas
Cómo añadir una fila al DataFrame de Pandas
Este tutorial muestra cómo añadir una fila al DataFrame de Pandas como loc, diccionarios, apéndice.
Pandas está diseñado para cargar un DataFrame completamente poblado. Podemos añadir una fila una a una a pandas.Dataframe. Esto se puede hacer usando varios enfoques como .loc, diccionarios, pandas.concat() o DataFrame.append().
.loc[index] método para añadir la fila al dataframe de Pandas con listas
.loc[index] tomará la nueva lista como una nueva fila y la añadirá al index dado de pandas.Dataframe.
Considere el siguiente código:
# python 3.x
import pandas as pd
# List of Tuples
fruit_list = [("Orange", 34, "Yes")]
# Create a DataFrame object
df = pd.DataFrame(fruit_list, columns=["Name", "Price", "Stock"])
# Add new ROW
df.loc[1] = ["Mango", 4, "No"]
df.loc[2] = ["Apple", 14, "Yes"]
print(df)
Producción :
Name Price Stock
0 Orange 34 Yes
1 Mango 4 No
2 Apple 14 Yes
agregar el diccionario como la fila para agregarlo al Pandas DataFrame
append() puede tomar el valor de un diccionario de pares de key-value directamente como una fila y añadirlo al DataFrame de los pandas.
Considera el siguiente código:
# python 3.x
import pandas as pd
# List of Tuples
fruit_list = [("Orange", 34, "Yes")]
# Create a DataFrame object
df = pd.DataFrame(fruit_list, columns=["Name", "Price", "Stock"])
# Add new ROW
df = df.append({"Name": "Apple", "Price": 23, "Stock": "No"}, ignore_index=True)
df = df.append({"Name": "Mango", "Price": 13, "Stock": "Yes"}, ignore_index=True)
print(df)
Producción :
Name Price Stock
0 Orange 34 Yes
1 Apple 23 No
2 Mango 13 Yes
El método .append de Dataframe para añadir una fila
.append puede ser usado para añadir filas de otros dataframes al final del DataFrame original, y devolver un nuevo DataFrame. Las columnas del nuevo DataFrame que no están en el datafarme original también se añaden al DataFrame existente y las nuevas celdas de valor se llenan con NaN.
Considera el siguiente código:
# python 3.x
import pandas as pd
# List of Tuples
fruit_list = [("Orange", 34, "Yes")]
# Create a DataFrame object
df = pd.DataFrame(fruit_list, columns=["Name", "Price", "Stock"])
print("Original DataFrame:")
print(df)
print(".............................")
print(".............................")
new_fruit_list = [("Apple", 34, "Yes", "small")]
dfNew = pd.DataFrame(new_fruit_list, columns=["Name", "Price", "Stock", "Type"])
print("Newly Created DataFrame:")
print(dfNew)
print(".............................")
print(".............................")
# append one dataframe to othher
df = df.append(dfNew, ignore_index=True)
print("Copying DataFrame to orignal...")
print(df)
ignore_index=True ignorará el index del nuevo DataFrame y le asignará un nuevo índice del DataFrame original.
Producción :
Original DataFrame:
Name Price Stock
0 Orange 34 Yes
.............................
.............................
Newly Created DataFrame:
Name Price Stock Type
0 Apple 34 Yes small
.............................
.............................
Copying DataFrame to original..:
Name Price Stock Type
0 Orange 34 Yes NaN
1 Apple 34 Yes small