En este artículo, veremos cómo agregar una nueva fila de valores a un marco de datos existente. Esto se puede usar cuando queremos insertar una nueva entrada en nuestros datos que quizás no hayamos agregado antes. Existen diferentes métodos para lograrlo.
topologias de red
Ahora veamos con la ayuda de ejemplos cómo podemos hacer esto.
Ejemplo 1:
Podemos agregar una sola fila usando Marco de datos.loc . Podemos agregar la fila al final de nuestro marco de datos. Podemos obtener el número de filas usando len(DataFrame.index) para determinar la posición en la que necesitamos agregar la nueva fila.
Pitón 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)> Producción:
java está vacío
Ejemplo 2:
También podemos agregar una nueva fila usando el Marco de datos.append() función
Pitón 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> Producción:
Ejemplo 3:
la cadena contiene
También podemos agregar varias filas usando el pandas.concat() creando un nuevo marco de datos de todas las filas que necesitamos agregar y luego agregando este marco de datos al marco de datos original.
Pitón 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)> Producción:
