Wie kann ich mehrere Zeilen effizient an einen Pandas-DataFrame anhängen?

Effizientes Anhängen mehrerer Zeilen an einen Pandas-DataFrame

Bei der Arbeit mit Daten kommt es häufig vor, dass Sie inkrementell Zeilen anhängen müssen ein vorhandener DataFrame. Während der Ansatz, Werte jeweils feldweise mit df._set_value() festzulegen, realisierbar ist, kann er beim Hinzufügen mehrerer Zeilen ineffizient sein.

Verwendung von df.loc[i] für effiziente Zeilenaddition

Eine bessere und übersichtlichere Möglichkeit, mehrere Zeilen hinzuzufügen, ist die Verwendung von df.loc[i]. So funktioniert es:

1. Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken:

   import pandas as pd
   from numpy.random import randint

2. Erstellen Sie einen leeren DataFrame mit Ihren gewünschten Spalten:

   df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])

3. Iterieren Sie über die gewünschte Anzahl von Zeilen add:

   for i in range(5):

4. Verwenden Sie innerhalb der Schleife df.loc[i], um auf die Zeile mit dem Index i zuzugreifen und die gewünschten Werte für die Spalten lib, qty1 und qty2 zuzuweisen. Zum Beispiel:

   df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))

Beispiel:

Hier ist ein vollständiges Beispiel, das zeigt, wie man df.loc[i] verwendet, um fünf Zeilen anzuhängen zu unserem DataFrame:

import pandas as pd
from numpy.random import randint

df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])
for i in range(5):
    df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))

print(df)

Ausgabe:

     lib qty1 qty2
0  name0    3    3
1  name1    2    4
2  name2    2    8
3  name3    2    1
4  name4    9    6

Die Verwendung von df.loc[i] bietet eine bequeme und effiziente Möglichkeit, mehrere Zeilen gleichzeitig zu einem DataFrame hinzuzufügen , ohne dass mehrere Aufrufe von df._set_value() erforderlich sind.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mehrere Zeilen effizient an einen Pandas-DataFrame anhängen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!