如何一次高效地将行追加到 Pandas DataFrame 中？

一次将一行附加到 Pandas 数据帧

创建一个空白数据帧并随后逐行附加行是一项基本任务Pandas 中的数据操作。

初始方法：增量字段更新

追加单行的一种方法是通过增量更新。例如，如果我们有一个包含“lib”、“qty1”和“qty2”列的空数据框，我们可以通过单独设置每列的值来添加一行：

df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
df = df._set_value(index=len(df), col='qty1', value=10.0)

虽然这种方法允许选择性字段更新，批量插入就变得很麻烦。

优化方法：基于行追加

追加行的更高效、更全面的方法是通过基于行的分配。这涉及使用 df.loc[i] 指定特定的行索引。下面是如何实现它：

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))

df

在此示例中，df.loc[i] 语法使用包含字符串和两个随机整数的列表分配索引 i 处的一行。

这种方法提供了一种简洁高效的方法来将多行附加到数据帧，显着降低了代码复杂性并提高了效率。

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