Sisipkan baris ke bingkai data pandas

Saya memiliki kerangka data:

s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])

df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)],  columns =  ["A", "B", "C"])

   A  B  C
0  5  6  7
1  7  8  9

[2 rows x 3 columns]

dan saya perlu menambahkan baris pertama [2, 3, 4] untuk mendapatkan:

   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

Saya sudah mencoba append()dan concat()berfungsi tetapi tidak dapat menemukan cara yang tepat untuk melakukannya.

Bagaimana cara menambahkan / memasukkan seri ke dataframe?

Cukup tetapkan baris ke indeks tertentu, menggunakan loc:

 df.loc[-1] = [2, 3, 4]  # adding a row
 df.index = df.index + 1  # shifting index
 df = df.sort_index()  # sorting by index

Dan Anda mendapatkan, seperti yang diinginkan:

    A  B  C
 0  2  3  4
 1  5  6  7
 2  7  8  9

Lihat di Pengindeksan dokumentasi Pandas : Pengaturan dengan pembesaran .

Tidak yakin bagaimana Anda memanggilnya concat()tetapi itu harus bekerja selama kedua objek memiliki tipe yang sama. Mungkin masalahnya adalah Anda perlu mentransmisikan vektor kedua ke bingkai data? Menggunakan df yang Anda tentukan berikut ini berfungsi untuk saya:

df2 = pd.DataFrame([[2,3,4]], columns=['A','B','C'])
pd.concat([df2, df])

Salah satu cara untuk mencapainya adalah

>>> pd.DataFrame(np.array([[2, 3, 4]]), columns=['A', 'B', 'C']).append(df, ignore_index=True)
Out[330]: 
   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

Umumnya, yang paling mudah adalah menambahkan kerangka data, bukan seri. Dalam kasus Anda, karena Anda ingin baris baru menjadi "di atas" (dengan id awal), dan tidak ada fungsipd.prepend() , pertama-tama saya membuat kerangka data baru dan kemudian menambahkan yang lama.

ignore_indexakan mengabaikan indeks lama yang sedang berlangsung di dataframe Anda dan memastikan bahwa baris pertama benar-benar dimulai dengan indeks 1alih-alih memulai ulang dengan indeks0 .

Penafian Umum: Cetero censeo ... menambahkan baris adalah operasi yang sangat tidak efisien. Jika Anda peduli dengan kinerja dan entah bagaimana dapat memastikan untuk terlebih dahulu membuat kerangka data dengan indeks yang benar (lebih panjang) dan kemudian hanya memasukkan baris tambahan ke dalam kerangka data, Anda pasti harus melakukannya. Lihat:

>>> index = np.array([0, 1, 2])
>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=index)
>>> df2.loc[0:1] = [list(s1), list(s2)]
>>> df2
Out[336]: 
     A    B    C
0    5    6    7
1    7    8    9
2  NaN  NaN  NaN
>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=index)
>>> df2.loc[1:] = [list(s1), list(s2)]

Sejauh ini, kami memiliki apa yang Anda miliki sebagai df:

>>> df2
Out[339]: 
     A    B    C
0  NaN  NaN  NaN
1    5    6    7
2    7    8    9

Tetapi sekarang Anda dapat dengan mudah memasukkan baris sebagai berikut. Karena ruang telah dialokasikan sebelumnya, ini lebih efisien.

>>> df2.loc[0] = np.array([2, 3, 4])
>>> df2
Out[341]: 
   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

Saya mengumpulkan fungsi pendek yang memungkinkan sedikit lebih banyak fleksibilitas saat menyisipkan baris:

def insert_row(idx, df, df_insert):
    dfA = df.iloc[:idx, ]
    dfB = df.iloc[idx:, ]

    df = dfA.append(df_insert).append(dfB).reset_index(drop = True)

    return df

yang selanjutnya dapat disingkat menjadi:

def insert_row(idx, df, df_insert):
    return df.iloc[:idx, ].append(df_insert).append(df.iloc[idx:, ]).reset_index(drop = True)

Kemudian Anda bisa menggunakan sesuatu seperti:

df = insert_row(2, df, df_new)

di mana 2posisi indeks di dfmana Anda ingin menyisipkan df_new.

Kita bisa gunakan numpy.insert. Ini memiliki keunggulan fleksibilitas. Anda hanya perlu menentukan indeks yang ingin Anda sisipkan.

s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])

df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)],  columns =  ["A", "B", "C"])

pd.DataFrame(np.insert(df.values, 0, values=[2, 3, 4], axis=0))

    0   1   2
0   2   3   4
1   5   6   7
2   7   8   9

Karena np.insert(df.values, 0, values=[2, 3, 4], axis=0), 0 memberi tahu fungsi tempat / indeks yang Anda inginkan untuk menempatkan nilai baru.

ini mungkin tampak terlalu sederhana tetapi luar biasa bahwa fungsi baris baru sisipkan sederhana tidak built in. Saya telah membaca banyak tentang menambahkan df baru ke aslinya, tapi saya bertanya-tanya apakah ini akan lebih cepat.

df.loc[0] = [row1data, blah...]
i = len(df) + 1
df.loc[i] = [row2data, blah...]

Di bawah ini akan menjadi cara terbaik untuk menyisipkan baris ke dalam bingkai data panda tanpa mengurutkan dan menyetel ulang indeks:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['a','b','c'])

def insert(df, row):
    insert_loc = df.index.max()

    if pd.isna(insert_loc):
        df.loc[0] = row
    else:
        df.loc[insert_loc + 1] = row

insert(df,[2,3,4])
insert(df,[8,9,0])
print(df)

Sangat mudah untuk menambahkan baris ke dalam panda DataFrame:

1. Buat kamus Python biasa dengan nama kolom yang sama seperti milik Anda Dataframe;

2. Gunakan pandas.append()metode dan berikan nama kamus Anda, di mana .append()metode pada instance DataFrame;

3. Tambahkan ignore_index=Truetepat setelah nama kamus Anda.

concat()tampaknya sedikit lebih cepat daripada penyisipan dan pengindeksan ulang baris terakhir. Jika seseorang bertanya-tanya tentang kecepatan dua pendekatan teratas:

In [x]: %%timeit
     ...: df = pd.DataFrame(columns=['a','b'])
     ...: for i in range(10000):
     ...:     df.loc[-1] = [1,2]
     ...:     df.index = df.index + 1
     ...:     df = df.sort_index()

17.1 s ± 705 ms per loop (rata-rata ± std. Dev. Dari 7 run, masing-masing 1 loop)

In [y]: %%timeit
     ...: df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
     ...: for i in range(10000):
     ...:     df = pd.concat([pd.DataFrame([[1,2]], columns=df.columns), df])

6,53 s ± 127 ms per loop (rata-rata ± std. Dev. Dari 7 run, masing-masing 1 loop)

Anda cukup menambahkan baris ke akhir DataFrame, lalu menyesuaikan indeks.

Misalnya:

df = df.append(pd.DataFrame([[2,3,4]],columns=df.columns),ignore_index=True)
df.index = (df.index + 1) % len(df)
df = df.sort_index()

Atau gunakan concatsebagai:

df = pd.concat([pd.DataFrame([[1,2,3,4,5,6]],columns=df.columns),df],ignore_index=True)

Cara termudah menambahkan baris dalam bingkai data pandas adalah:

DataFrame.loc[ location of insertion ]= list( )

Contoh:

DF.loc[ 9 ] = [ ´Pepe’ , 33, ´Japan’ ]

NB: panjang daftar Anda harus sesuai dengan bingkai data.