Aggiungi una riga a Pandas DataFrame
-
.loc[index]
Metodo per aggiungere la riga a Pandas Dataframe con liste - Aggiungi dizionario come riga per aggiungerlo a Pandas Dataframe
-
Dataframe
append()
Metodo per aggiungere una riga

Pandas è progettato per caricare un DataFrame
completamente popolato. Possiamo aggiungere una riga alla volta a pandas.Dataframe
utilizzando vari approcci come .loc
, dizionari
, pandas.concat()
o DataFrame.append()
.
.loc[index]
Metodo per aggiungere la riga a Pandas Dataframe con liste
loc[index]
prende il nuovo lista come una nuova riga e lo aggiunge all’indice specificato di pandas.Dataframe
.
Codici di esempio:
# 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)
Produzione:
Name Price Stock
0 Orange 34 Yes
1 Mango 4 No
2 Apple 14 Yes
ignore_index
deve essere impostato su True
quando passiamo un dizionario alla funzione append()
. Altrimenti, solleverà errori.Aggiungi dizionario come riga per aggiungerlo a Pandas Dataframe
Il metodo append()
può prendere il valore del dizionario direttamente come una riga e aggiungerlo a pandas DataFrame
.
Codici di esempio:
# 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)
Produzione:
Name Price Stock
0 Orange 34 Yes
1 Apple 23 No
2 Mango 13 Yes
Dataframe append()
Metodo per aggiungere una riga
Il metodo append()
potrebbe aggiungere righe di un altro DataFrame
alla fine dell’originale DataFrame
, e restituire un nuovo DataFrame
. Anche le colonne del nuovo DataFrame
che non sono nel datafarme
originale vengono aggiunte al DataFrame
esistente e i valori delle nuove celle vengono riempiti con NaN
.
Codici di esempio:
import pandas as pd
fruit_list = [ ('Orange', 34, 'Yes' )]
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
ignorerà il index
del nuovo DataFrame
e gli assegnerà un nuovo indice nel DataFrame
originale.
Produzione:
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
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