pandas 增加一行数据 |
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常用的方法 1、loc, iloc df = DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2')) for i in range(5): df.loc[i] = [randint(-1,1) for n in range(3)] # loc可以对没有的 index 进行赋值，而 iloc 则不允许，iloc只能对已经存在的位置进行操作。 print(df) # 对于完整的自增索引，可以使用len(df)，在最后添加一行 for i in range(5): df.loc[len(df)] = [randint(-1,1) for n in range(3)]这是一种方法，但是如果我们是往已有的DataFrame中添加数据，而已有的DataFrame已经存在相同的index就会造成替换。 当然如果我们对我们的数据足够了解，或者index并不重要，我们可以对index按0-based重新赋值。然后添加新行，也就不会出现问题。 2、append采用append函数，进行叠加，可以避免上面提到的相同index造成的替换问题。 import pandas as pd from numpy.random import randint df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2')) for i in range(5): s = pd.Series({'lib':randint(-1,1), 'qty1':randint(-1,1), 'qty2':randint(-1,1)}) # 这里 Series 必须是 dict-like 类型 df = df.append(s, ignore_index=True) # 这里必须选择ignore_index=True 或者给 Series 一个index值 #也可以直接填写字典格式进去 df = df.append({'lib':randint(-1,1), 'qty1':randint(-1,1), 'qty2':randint(-1,1)}, ignore_index=True) 时间测评 import time import pandas as pd from numpy.random import randint # 采用 loc t = time.time() df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2')) for i in xrange(10000): df.loc[i] = [randint(-1,1) for n in range(3)] print('loc:', time.time() - t) # 采用 append t = time.time() df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2')) for i in xrange(10000): s = pd.Series({'lib':randint(-1,1), 'qty1':randint(-1,1), 'qty2':randint(-1,1)}) df = df.append(s, ignore_index=True) print('apped:', time.time() - t) # ('loc:', 18.150289058685303) # ('apped:', 15.132553100585938)可以看出，采用 append 的方法速度上比较快，而且可以避免index的错误。
3、 concat 再定义一个dataframe，然后合并两个df
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