pandas
DataFrameへの追加

DataFrameに新しい行を追加する

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: []

単一の列値で行を追加する：

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

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

指定された値のリストを行に追加します。

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

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

辞書が与えられた行を追加する：

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

.loc []の最初の入力はインデックスです。既存のインデックスを使用する場合は、その行の値を上書きします。

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

他のDataFrameにDataFrameを追加する

次の2つのDataFramesがあるとします。

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

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

2つのDataFramesは同じ列セットを持つ必要はありません。 appendメソッドは元のDataFramesのどちらも変更しません。代わりに、元の2つを追加して新しいDataFrameを返します。 DataFrameを別のものに追加するのは簡単です：

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

ご覧のように、重複インデックス（この例では0）を持つことは可能です。この問題を回避するには、新しいDataFrameを再作成するようにPandasに依頼することができます。

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