ホームページ >バックエンド開発 >Python チュートリアル >Pandas データフレームに行を挿入する方法: 手順のガイド
はじめに
データ操作は重要な側面ですデータ分析の重要な部分であり、データフレームの管理はこのプロセスの中核部分です。一般的なタスクの 1 つは、データフレームに行を追加または挿入してデータセットを拡張することです。この記事では、Pandas データフレームに行を挿入するための包括的なガイドを提供します。
背景
次のデータフレームについて考えてみましょう。
<code class="python">s1 = pd.Series([5, 6, 7]) s2 = pd.Series([7, 8, 9]) df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)], columns=["A", "B", "C"]) print(df) A B C 0 5 6 7 1 7 8 9</code>
目的は次のとおりです。新しい行 [2, 3, 4] をこのデータフレームに挿入すると、次の出力が得られます:
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
解決策
ステップ 1: 新しい行を割り当てる
最初のステップは、新しい行を特定のインデックスに割り当てることですデータフレーム内で。 Pandas は、インデックスによって特定の行または列にアクセスするための loc アクセサーを提供します。データフレームの先頭に新しい行を挿入するには、次のように負のインデックス -1 を使用します。
<code class="python">df.loc[-1] = [2, 3, 4]</code>
ステップ 2: インデックスをシフトする
新しい行を割り当てた後、データフレームのインデックスが正しく整列されません。これを修正するには、index 属性を使用し、増分を追加してインデックスを 1 つシフトします。
<code class="python">df.index = df.index + 1</code>
ステップ 3: インデックスで並べ替えます
最後に、行が行インデックスによって並べ替えられるようにするには、sort_index() メソッドを呼び出します。
<code class="python">df = df.sort_index()</code>
出力
更新されたデータフレームは次のとおりです:
<code class="python">print(df) A B C 0 2 3 4 1 5 6 7 2 7 8 9</code>
結論
このステップバイステップのガイドは、Pandas データフレームに行を挿入するという課題に効果的に対処します。 Pandas の loc アクセサー、インデックス操作、並べ替え機能を利用すると、データフレームをシームレスに拡張し、堅牢なデータ分析操作を実行できます。
以上がPandas データフレームに行を挿入する方法: 手順のガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。