Pandas Agregar fila a DataFrame
Métodos para agregar una fila al marco de datos en "Pandas"
Tenemos tres métodos que aplicaremos y discutiremos en esta guía. Estos métodos son:
- Marco de datos.método LOC.
- Marco de datos.método append ().
- Pandas.Método concat ().
Ejemplo 01: Uso de DataFrame.método LOC
Tenemos la herramienta "Spyder" que utilizaremos para generar y compilar estos códigos de "pandas". Para ejecutar el código "pandas", tenemos que importar este "pandas como PD". Luego creamos el marco de datos de "trabajadores" y agregamos cinco columnas con nombres de columnas únicos. La primera columna que creamos es el "srl_no". Los datos en esta columna son "1", "2", "3", "4" y "5". La segunda columna es la columna "w_name" en la que tenemos "Smith", "Jack", "Joseph", "Robert" y "Cherry".
El nombre de la tercera columna en este marco de datos es "w_instructor". El "w_instructor" tiene "Mia", "Thomas", "Emma", "Charles" y "Olivia" en él. Luego, insertamos la columna "w_language" que consiste en los datos "inglés", "británico", "alemán", "bangoli" e "inglés". La última es la columna "Working_HRS" en la que ponemos "7", "5", "6", "4" y "8".
Se insertan todas las columnas y datos y convertimos estos datos en forma de datos tabulares o lo alteramos en DataFrame. Para convertirlos en DataFrame, llamamos al método "DataFrame ()" del "PD" PANDAS. Ahora, se crea DataFrame y mostramos este DataFrame de "trabajador". Después de la "impresión ()" a continuación tenemos los "trabajadores. Método LOC ”que se utiliza para agregar la fila en DataFrame. También agregamos los "trabajadores. Índice "y la nueva fila que queremos insertar en el marco de datos de" trabajadores "que consiste en" 6 "," alegre "," Joseph "," chino "y" 5 ".
Presione el botón "Ejecutar" y la salida se presentará. Primero, creamos DataFrame e insertamos cinco filas que se muestra en esta salida. Después de esto, agregamos una fila más al mismo DataFrame que también se representa a continuación. Tenemos seis columnas ahora en el cuadro de datos actualizado.
Ejemplo # 02: Uso de DataFrame. método append ()
Comenzamos importando los paquetes "Pandas" como "PD". Se establece el "std_dict" y colocamos cinco columnas en él. Establecemos el nombre de la primera columna como "std_name" y también insertamos nombres de estudiantes en ella. Estos son "Martha", "Thomas", "Rob" y "Smith". La siguiente columna se llama "It" con los datos en él. Los datos que ponemos a este "it" son en forma de números, ya que estos son las marcas de los estudiantes. Estos números son "87", "91", "97" y "95". Ahora, el nombre de la otra columna es "Ciencia". En la columna "Science", tenemos "83", "99", "84" y "76".
Ahora, tenemos dos columnas más que son "inglés" e "historia". Ponemos "77", "84", "87" y "90" a la columna "English" y también "88", "84", "93", "79" a la columna "Historia". Se agregan todas las columnas y datos. Luego cambiamos esto en un marco de datos. Nos referimos al método pandas "dataFrame ()" como "PD" para cambiarlos a DataFrame. Ahora que se ha construido DataFrame, se está mostrando. Colocamos declaraciones de impresión para imprimir. Creamos una nueva variable "std_df2" en la que almacenamos los datos de la fila. Primero mencionamos el nombre de la columna y luego agregamos los datos.
Mientras escribimos el "std_name", luego colocamos el nombre que queremos insertar en la nueva fila. El nombre que queremos agregar es "Samuel". En la columna "it" agregamos "89". En "Science", hemos insertado "93". Para inglés, colocamos "87". Por último, en la columna "Historia" es "86". Estos son los datos de la nueva fila que tenemos que insertar en el marco de datos "std_dict" existente. Esta fila se agrega utilizando el "DataFrame. método append () ".
Agregamos el nombre de DataFrame. Luego, llamamos al método Append para insertar "STD_DF2" que contiene los datos de la nueva fila. Establezca el "Ignore_index" en "Verdadero" para que ignore los valores de índice. Luego, tenemos "imprimir (std_df)" para mostrarlo.
DataFrame.El método append () agrega la nueva fila a DataFrame como se muestra a continuación.
Ejemplo # 03: Uso de pandas.método concat ()
Aquí, el "dict" tiene tres columnas que contienen los datos. En la columna "Emp_name", tenemos "Jack", "Jacob", "Samuel", "Charles" y "Peter". En "Working_HRS", tenemos "5 horas/día", "6 horas/día", "8 horas/día", "9 horas/día" y "7 horas/día". La última columna se llama "Pay" que contiene "1500/día", "2000/día", "2500/día", "3000/día" y "2800/día". Luego, lo cambiamos a "DataFrame" y lo almacenamos en "Emp_record1". Entonces, imprímalo.
Después de esto, estamos estableciendo otro "dict" y agregando dos nuevos "Emp_Name" que es "Amy" y "Maddy". Agregamos dos nuevas entradas al "Working_HRS": "5 horas/día" y "6 horas/día". En la columna "Pay", agregamos "1500/día" y "2000/día". Lo cambiamos a DataFrame y lo guardamos en la variable "Emp_record2". Ahora, hemos creado dos marcos de datos diferentes. Agregamos las segundas filas de marco de datos a la primera estructura de datos utilizando el "PD. método concat () ".
Ponemos ambos marcos de datos de este método. Establecer "True" para el "Ignore_index". No considerará los valores de índice y agregará las filas del segundo marco de datos al primer cuadro de datos. La nueva variable está aquí en el que se almacena DataFrame final. El nombre de la variable es "emp_reocrd3". Luego, coloque la "Imprimir (EMP_RECORD3)" que muestra el marco de datos final después de insertar las filas a la primera marca de datos.
Muestra el primer DataFrame y el segundo marcado de datos por separado. Después de esto, combina tanto DataFrame o agrega las filas del segundo marco de datos al primer cuadro de datos. Ignora el valor del índice de los marcos de datos y crea otro nuevo marcado de datos que contiene todas las filas del primer y segundo marco de datos.
Conclusión
Esta guía analiza el concepto de agregar filas al marco de datos en "Pandas". Hemos definido tres métodos que contienen los "pandas" para agregar la fila al marco de datos. Hemos establecido tres ejemplos y hemos aplicado todos los métodos en estos ejemplos.