向带列的空数据框添加行

Question

我正在使用Pandas，希望将行添加到已建立列的空数据框中。

到目前为止，我的代码看起来像这样。。。

def addRows(cereals,lines):
    for i in np.arange(1,len(lines)):
        dt = parseLine(lines[i])
        dt = pd.Series(dt)
        print(dt)
    # YOUR CODE GOES HERE (add dt to cereals)
       cereals.append(dt, ignore_index = True)
    return(cereals)

然而，当我跑步的时候。。。

cereals = addRows(cereals,lines)
cereals

数据框返回时没有行，只有列。我不确定我做错了什么，但我很确定它与append方法有关。有人知道我做错了什么吗？

Answer 1

代码未按预期运行可能有两个原因：

>

cereals.append（dt，ignore_index=True）没有做你认为的事情。您正试图追加一个系列，而不是数据帧。

cereals.append（dt，ignore_index=True）不会修改谷物，因此当您返回它时，您返回的是一个不变的副本。一个等效的函数看起来像这样：

--

>>> def foo(a):
...    a + 1
...    return a
... 
>>> foo(1)
1

我还没有在我的机器上测试过，但我认为您的解决方案是这样的：

def addRows(cereals, lines):
    for i in np.arange(1,len(lines)):
        data = parseLine(lines[i])
        new_df = pd.DataFrame(data, columns=cereals.columns)
        cereals = cereals.append(new_df, ignore_index=True)
    return cereals

顺便说一句我真的不知道线条是从哪里来的，但我至少要马上修改它，使其看起来像这样：

data = [parseLine(line) for line in lines]
cereals = cereals.append(pd.DataFrame(data, cereals.columns), ignore_index=True)

如何添加额外的行到熊猫数据框

您还可以创建一个新的数据帧，并将该数据帧附加到现有的数据帧中。例如。

>>> import pandas as pd
>>> empty_alph = pd.DataFrame(columns=['letter', 'index'])
>>> alph_abc = pd.DataFrame([['a', 0], ['b', 1], ['c', 2]], columns=['letter', 'index'])
>>> empty_alph.append(alph_abc)
  letter  index
0      a    0.0
1      b    1.0
2      c    2.0

正如我在链接中指出的，您也可以在DataFrame上使用loc方法：

>>> df = empty_alph.append(alph_abc)
>>> df.loc[df.shape[0]] = ['d', 3]  // df.shape[0] just finds next # in index
  letter  index
0      a    0.0
1      b    1.0
2      c    2.0
3      d    3.0