将列表或系列作为一行附加到熊猫DataFrame吗？

因此，我已经初始化了一个空的Pandas DataFrame，并希望迭代地将列表（或Series）追加为该DataFrame中的行。最好的方法是什么？

有时，在熊猫之​​外进行所有附加操作会更容易，然后只需创建DataFrame即可。

>>> import pandas as pd
>>> simple_list=[['a','b']]
>>> simple_list.append(['e','f'])
>>> df=pd.DataFrame(simple_list,columns=['col1','col2'])
   col1 col2
0    a    b
1    e    f

df = pd.DataFrame(columns=list("ABC"))
df.loc[len(df)] = [1,2,3]

这是一个简单而愚蠢的解决方案：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame()
>>> df = df.append({'foo':1, 'bar':2}, ignore_index=True)

你能做这样的事情吗？

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2'])
>>> df = df.append(pd.Series(['a', 'b'], index=['col1','col2']), ignore_index=True)
>>> df = df.append(pd.Series(['d', 'e'], index=['col1','col2']), ignore_index=True) 
>>> df
  col1 col2
0    a    b
1    d    e

有谁有更优雅的解决方案？

跟随Mike Chirico的回答...如果您想在已填充数据框后追加列表...

>>> list = [['f','g']]
>>> df = df.append(pd.DataFrame(list, columns=['col1','col2']),ignore_index=True)
>>> df
  col1 col2
0    a    b
1    d    e
2    f    g

如果要添加一个Series并将Series的索引用作DataFrame的列，则只需将Series附加在方括号之间：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame()

In [3]: row=pd.Series([1,2,3],["A","B","C"])

In [4]: row
Out[4]: 
A    1
B    2
C    3
dtype: int64

In [5]: df.append([row],ignore_index=True)
Out[5]: 
   A  B  C
0  1  2  3

[1 rows x 3 columns]

淘汰ignore_index=True你没有得到正确的索引。

这是一个给定已经创建的数据框的函数，该函数会将列表作为新行追加。这可能应该抛出错误捕获器，但是如果您确切知道要添加的内容，那应该不是问题。

import pandas as pd
import numpy as np

def addRow(df,ls):
    """
    Given a dataframe and a list, append the list as a new row to the dataframe.

    :param df: <DataFrame> The original dataframe
    :param ls: <list> The new row to be added
    :return: <DataFrame> The dataframe with the newly appended row
    """

    numEl = len(ls)

    newRow = pd.DataFrame(np.array(ls).reshape(1,numEl), columns = list(df.columns))

    df = df.append(newRow, ignore_index=True)

    return df

将列表转换为append函数中的数据框也有效，即使在循环中应用也是如此

import pandas as pd
mylist = [1,2,3]
df = pd.DataFrame()
df = df.append(pd.DataFrame(data[mylist]))

只需使用loc：

>>> df
     A  B  C
one  1  2  3
>>> df.loc["two"] = [4,5,6]
>>> df
     A  B  C
one  1  2  3
two  4  5  6

如此处所述-https: //kite.com/python/answers/how-to-append-a-list-as-a-row-to-a-pandas-dataframe-in-python，您需要先将列表转换为序列，然后将序列附加到数据框。

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ["a", "b"])
to_append = [5, 6]
a_series = pd.Series(to_append, index = df.columns)
df = df.append(a_series, ignore_index=True)

最简单的方法：

my_list = [1,2,3,4,5]
df['new_column'] = pd.Series(my_list).values

编辑：

不要忘记，新列表的长度应与相应数据框的长度相同。