Como adicionar uma fileira à Pandas DataFrame
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.loc[index]
Método para adicionar a linha ao Pandas Dataframe com Listas - Anexar Dicionário como a linha para adicioná-lo ao Pandas Dataframe
-
Dataframe
append()
Método para adicionar uma linha
O Pandas é projetado para carregar um DataFrame
totalmente preenchido. Podemos adicionar linha por linha a pandas.Dataframe
, utilizando várias abordagens como .loc
, dictionary
, pandas.concat()
ou DataFrame.append()
.
.loc[index]
Método para adicionar a linha ao Pandas Dataframe com Listas
O loc[index]
toma a nova lista como uma nova linha e a adiciona ao dado index
de pandas.Dataframe
.
Códigos de exemplo:
# python 3.x
import pandas as pd
# List of Tuples
fruit_list = [("Orange", 34, "Yes")]
# Create a DataFrame object
df = pd.DataFrame(fruit_list, columns=["Name", "Price", "Stock"])
# Add new ROW
df.loc[1] = ["Mango", 4, "No"]
df.loc[2] = ["Apple", 14, "Yes"]
print(df)
Resultado:
Name Price Stock
0 Orange 34 Yes
1 Mango 4 No
2 Apple 14 Yes
ignore_index
será definido como True
quando passarmos um dicionário para a função append()
. Caso contrário, ele levantará erros.Anexar Dicionário como a linha para adicioná-lo ao Pandas Dataframe
O método append()
pode tomar o valor do dicionário diretamente como uma linha e adicioná-lo a pandas DataFrame
.
Códigos de exemplo:
# python 3.x
import pandas as pd
# List of Tuples
fruit_list = [("Orange", 34, "Yes")]
# Create a DataFrame object
df = pd.DataFrame(fruit_list, columns=["Name", "Price", "Stock"])
# Add new ROW
df = df.append({"Name": "Apple", "Price": 23, "Stock": "No"}, ignore_index=True)
df = df.append({"Name": "Mango", "Price": 13, "Stock": "Yes"}, ignore_index=True)
print(df)
Resultado:
Name Price Stock
0 Orange 34 Yes
1 Apple 23 No
2 Mango 13 Yes
Dataframe append()
Método para adicionar uma linha
O método append()
pode anexar filas de outros DataFrame
ao final do DataFrame
original, e devolver um novo DataFrame
. As colunas do novo DataFrame
que não estão no original DataFrame
também são adicionadas ao DataFrame
existente e os valores das novas células são preenchidos com NaN
.
Códigos de exemplo:
import pandas as pd
fruit_list = [("Orange", 34, "Yes")]
df = pd.DataFrame(fruit_list, columns=["Name", "Price", "Stock"])
print("Original DataFrame:")
print(df)
print(".............................")
print(".............................")
new_fruit_list = [("Apple", 34, "Yes", "small")]
dfNew = pd.DataFrame(new_fruit_list, columns=["Name", "Price", "Stock", "Type"])
print("Newly Created DataFrame:")
print(dfNew)
print(".............................")
print(".............................")
# append one dataframe to othher
df = df.append(dfNew, ignore_index=True)
print("Copying DataFrame to orignal...")
print(df)
O ignore_index=True
irá ignorar o index
do novo DataFrame
e atribuir-lhes um novo índice no DataFrame
original.
Resultado:
Original DataFrame:
Name Price Stock
0 Orange 34 Yes
.............................
.............................
Newly Created DataFrame:
Name Price Stock Type
0 Apple 34 Yes small
.............................
.............................
Copying DataFrame to original..:
Name Price Stock Type
0 Orange 34 Yes NaN
1 Apple 34 Yes small
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