pandas
DataFrame में अप्लाई करना

DataFrame में एक नई पंक्ति लागू करना

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: []

एकल स्तंभ मान द्वारा एक पंक्ति को लागू करना:

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

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

एक पंक्ति को लागू करना, मूल्यों की सूची दी गई है:

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

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

एक शब्दकोश में एक पंक्ति को लागू करना:

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

पहला इनपुट .loc [] सूचकांक है। यदि आप किसी मौजूदा इंडेक्स का उपयोग करते हैं, तो आप उस पंक्ति के मानों को अधिलेखित कर देंगे:

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

एक DataFrame को दूसरे DataFrame में जोड़ें

आइए मान लें कि हमारे पास निम्नलिखित दो डाटाफ्रेम हैं:

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

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

दो DataFrames स्तंभों का एक ही सेट करने के लिए आवश्यक नहीं हैं। परिशिष्ट विधि मूल DataFrames में से किसी को भी नहीं बदलती है। इसके बजाय, यह मूल दो को जोड़कर एक नया डेटाफ़्रेम लौटाता है। एक DataFrame को दूसरे के लिए लागू करना काफी सरल है:

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

जैसा कि आप देख सकते हैं, डुप्लिकेट इंडेक्स (इस उदाहरण में 0) होना संभव है। इस समस्या से बचने के लिए, आप पंडों से कह सकते हैं कि वे आपके लिए नए DataFrame को पुनः निर्धारित करें:

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