Python pandas: заполнить строку данных по строкам

Question

Простая задача добавления строки к объекту pandas.DataFrame представляется сложной задачей. Есть три вопроса о стеке, связанных с этим, ни один из которых не дает рабочего ответа.

Вот что я пытаюсь сделать. У меня есть DataFrame, из которого я уже знаю форму, а также имена строк и столбцов.

>>> df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z']) 
>>> df 
    a b c d 
x NaN NaN NaN NaN 
y NaN NaN NaN NaN 
z NaN NaN NaN NaN 

Теперь у меня есть функция, чтобы вычислять значения строк итеративно. Как я могу заполнить одну из строк либо словарем, либо pandas.Series? Вот несколько неудачных попыток:

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df['y'] = y 
AssertionError: Length of values does not match length of index 

По-видимому, он попытался добавить столбец вместо строки.

Очень неинформируемое сообщение об ошибке.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.set_value(index='y', value=y) 
TypeError: set_value() takes exactly 4 arguments (3 given) 

Видимо, это только для установки отдельных значений в кадре данных.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.append(y) 
Exception: Can only append a Series if ignore_index=True 

Ну, я не хочу, чтобы игнорировать индекс, иначе вот результат:

>>> df.append(y, ignore_index=True) 
    a b c d 
0 NaN NaN NaN NaN 
1 NaN NaN NaN NaN 
2 NaN NaN NaN NaN 
3 1 5 2 3 

Он сделал выравнивать имена столбцов со значениями, но потерял заголовки строк.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.ix['y'] = y 
>>> df 
            a         b \ 
x        NaN        NaN 
y {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3} {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3} 
z        NaN        NaN 

            c         d 
x        NaN        NaN 
y {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3} {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3} 
z        NaN        NaN 

Это также потерпело неудачу.

Итак, как вы это делаете?

Answer 1

df['y'] установит колонку

, так как вы хотите установить строку, используйте .loc

Обратите внимание, что .ix равносильна здесь, ваш не удалось, потому что вы пытались присвоить словарь каждому элементу строки y, вероятно, не то, что вы хотите; преобразования в серии рассказывает панд , что вы хотите выровнять вход (например, вы тогда не нужно указывать все элементы)

In [7]: df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z']) 

In [8]: df.loc['y'] = pandas.Series({'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3}) 

In [9]: df 
Out[9]: 
    a b c d 
x NaN NaN NaN NaN 
y 1 5 2 3 
z NaN NaN NaN NaN 

Answer 2

Это упрощенная версия

df = DataFrame(columns=('col1', 'col2', 'col3')) 
for i in range(5): 
    df.loc[i] = ['<some value for first>','<some value for second>','<some value for third>']` 

Answer 3

Мой подход был, но я не могу гарантировать, что это самое быстрое решение.

df = pd.Dataframe(columns=["firstname", "lastname"]) 
df = df.append({ 
    "firstname": "John", 
    "lastname": "Johny" 
     }, ignore_index=True) 

Answer 4

Если входные строки представляют собой списки, а не словари, то следующее простое решение:

import pandas as pd 
list_of_lists = [] 
list_of_lists.append([1,2,3]) 
list_of_lists.append([4,5,6]) 

pd.DataFrame(list_of_lists, columns=['A', 'B', 'C']) 
# A B C 
# 0 1 2 3 
# 1 4 5 6