Pandas DataFrame에 한 행을 추가하는 방법
Asad Riaz
2023년1월30일
2020년6월16일
Pandas
Pandas DataFrame
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목록이있는 Pandas 데이터 프레임에 행을 추가하는
.loc[index]메소드 - 사전을 행으로 추가하여 Pandas 데이터 프레임에 추가하십시오
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행을 추가하는 데이터 프레임
append()메소드
Pandas는 완전히 채워진 ‘데이터 프레임’을로드하도록 설계되었습니다. .loc,dictionaries,pandas.concat()또는DataFrame.append()와 같은 다양한 접근 방식을 사용하여pandas.Dataframe에 행을 하나씩 추가 할 수 있습니다.
목록이있는 Pandas 데이터 프레임에 행을 추가하는.loc[index]메소드
loc[index]는 새로운리스트를 새로운 행으로 가져 와서 주어진pandas.Dataframe의index에 추가합니다.
예제 코드:
# 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)
출력:
Name Price Stock
0 Orange 34 Yes
1 Mango 4 No
2 Apple 14 Yes
경고
ignore_index는 사전을append()함수에 전달할 때 True으로 설정됩니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다.사전을 행으로 추가하여 Pandas 데이터 프레임에 추가하십시오
append()메소드는 사전의 값을 행으로 직접 가져 와서 Pandas DataFrame에 추가 할 수 있습니다.
예제 코드:
# 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)
출력:
Name Price Stock
0 Orange 34 Yes
1 Apple 23 No
2 Mango 13 Yes
행을 추가하는 데이터 프레임append()메소드
append()메소드는 다른DataFrame의 행을 원래DataFrame의 끝에 추가하고 새로운DataFrame을 리턴 할 수 있습니다. 원래datafarme에없는 새DataFrame의 열도 기존DataFrame에 추가되고 새 셀 값은NaN으로 채워집니다.
예제 코드:
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=True는 새로운DataFrame의index를 무시하고 원래DataFrame에서 새로운 인덱스를 할당합니다.
출력:
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
