pandas
An DataFrame anhängen

Eine neue Zeile an DataFrame anhängen

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame(columns = ['A', 'B', 'C'])

In [3]: df
Out[3]: 
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C]
Index: []

Eine Zeile an einen einzelnen Spaltenwert anhängen:

In [4]: df.loc[0, 'A'] = 1

In [5]: df
Out[5]: 
   A    B    C
0  1  NaN  NaN

Anhängen einer Zeile, gegebene Liste von Werten:

In [6]: df.loc[1] = [2, 3, 4]

In [7]: df
Out[7]: 
   A    B    C
0  1  NaN  NaN
1  2    3    4

Anhängen einer Zeile an ein Wörterbuch:

In [8]: df.loc[2] = {'A': 3, 'C': 9, 'B': 9}

In [9]: df
Out[9]: 
   A    B    C
0  1  NaN  NaN
1  2    3    4
2  3    9    9

Die erste Eingabe in .loc [] ist der Index. Wenn Sie einen vorhandenen Index verwenden, überschreiben Sie die Werte in dieser Zeile:

In [17]: df.loc[1] = [5, 6, 7]

In [18]: df
Out[18]: 
   A    B    C
0  1  NaN  NaN
1  5    6    7
2  3    9    9


In [19]: df.loc[0, 'B'] = 8

In [20]: df
Out[20]: 
   A  B    C
0  1  8  NaN
1  5  6    7
2  3  9    9

Hängen Sie einen DataFrame an einen anderen DataFrame an

Nehmen wir an, wir haben die folgenden zwei DataFrames:

In [7]: df1
Out[7]: 
    A   B
0  a1  b1
1  a2  b2

In [8]: df2
Out[8]: 
    B   C
0  b1  c1

Die beiden DataFrames müssen nicht die gleiche Spaltengruppe haben. Die Append-Methode ändert keinen der ursprünglichen DataFrames. Stattdessen wird ein neuer DataFrame zurückgegeben, indem die ursprünglichen beiden angefügt werden. Das Anhängen eines DataFrame an einen anderen ist recht einfach:

In [9]: df1.append(df2)
Out[9]: 
     A   B    C
0   a1  b1  NaN
1   a2  b2  NaN
0  NaN  b1   c1

Wie Sie sehen, ist es möglich, doppelte Indizes zu haben (in diesem Beispiel 0). Um dieses Problem zu vermeiden, können Sie Pandas bitten, den neuen DataFrame für Sie neu zu indexieren:

In [10]: df1.append(df2, ignore_index = True)
Out[10]: 
     A   B    C
0   a1  b1  NaN
1   a2  b2  NaN
2  NaN  b1   c1