この記事では、既存のデータフレームに新しい値の行を追加する方法を説明します。これは、以前に追加し損ねた可能性のある新しいエントリをデータに挿入する場合に使用できます。これを実現するにはさまざまな方法があります。
では、例を使ってこれを行う方法を見てみましょう
例 1:
次を使用して単一行を追加できます データフレーム.loc 。データフレームの最後に行を追加できます。新しい行を追加する必要がある位置を決定するために、len(DataFrame.index) を使用して行数を取得できます。
パイソン 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)> 出力：
例 2:
を使用して新しい行を追加することもできます。 DataFrame.append() 関数
パイソン 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> 出力：
例 3:
を使用して複数の行を追加することもできます。 pandas.concat() 追加する必要があるすべての行を含む新しいデータフレームを作成し、このデータフレームを元のデータフレームに追加します。
パイソン 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)> 出力：
