Pandas ajouter une ligne à dataframe

Pandas est un outil d'analyse et de traitement open source rapide, puissant, adaptable et convivial. Les valeurs sont conservées dans un format de ligne et de colonne à l'aide d'un modèle de données bidimensionnel connu sous le nom de «Pandas DataFrame». Nous pouvons ajouter la ligne à DataFrame en utilisant différentes méthodes que le «pandas» fournit. Nous pouvons utiliser ces méthodes lorsque nous devons ajouter une nouvelle entrée à nos données que nous aurions pu oublier d'ajouter avant. Vous apprendrez à insérer une ligne dans «Pandas DataFrame» à l'aide de ce guide. Ce guide examinera diverses méthodes que nous utiliserons pour ajouter la ligne à «Pandas."

Méthodes pour ajouter une ligne à la dataframe dans "pandas"

Nous avons trois méthodes que nous appliquerons et discuterons dans ce guide. Ces méthodes sont:

• Trame de données.Méthode LOC.
• Trame de données.Méthode annexée ().
• Pandas.Méthode concat ().

Exemple 01: Utilisation de DataFrame.Méthode LOC

Nous avons l'outil «Spyder» que nous utiliserons pour générer et compiler ces codes «pandas». Pour exécuter le code «Pandas», nous devons importer ce «pandas en tant que PD». Nous créons ensuite les «travailleurs» DataFrame et y ajoutons cinq colonnes avec des noms de colonnes uniques. La première colonne que nous avons créée est le "SRL_NO". Les données de cette colonne sont «1», «2», «3», «4» et «5». La deuxième colonne est la colonne «W_Name» dans laquelle nous avons «Smith», «Jack», «Joseph», «Robert» et «Cherry».

Le nom de la troisième colonne dans ce DataFrame est «w_instructor». Les «W_instructor» ont «Mia», «Thomas», «Emma», «Charles» et «Olivia». Ensuite, nous avons inséré la colonne «W_Language» qui se compose des données «anglais», «britannique», «allemand», «bangoli» et «anglais». Le dernier est la colonne «Working_Hrs» dans laquelle nous mettons «7», «5», «6», «4» et «8».

Toutes les colonnes et données sont insérées et nous convertissons ces données en formulaire de données tabulaires ou nous allons cela dans DataFrame. Pour les convertir dans DataFrame, nous appelons la méthode «DataFrame ()» du «PD» Pandas «PD». Maintenant, le DataFrame est créé et nous affichons ce DataFrame «Worker». Après le «print ()» ci-dessous, nous avons les «travailleurs. Méthode loc ”qui est utilisée pour ajouter la ligne dans le dataframe. Nous ajoutons également les «travailleurs. Index »et la nouvelle rangée que nous voulons insérer aux« travailleurs »Dataframe qui se compose de« 6 »,« joyeux »,« Joseph »,« Chinois »et« 5 ».

Appuyez sur le bouton «Exécuter» et la sortie sera rendue. Tout d'abord, nous créons le dataframe et y insérons cinq lignes qui s'affichent dans cette sortie. Après cela, nous ajoutons une ligne de plus dans le même dataframe qui est également rendu ci-dessous. Nous avons maintenant six colonnes dans le dataframe mis à jour.

Exemple # 02: Utilisation de DataFrame. Méthode annexée ()

Nous commençons par importer les packages «pandas» en tant que «PD». Le «std_dict» est établi et nous y avons mis cinq colonnes. Nous définissons le nom de la première colonne comme «std_name» et y insérons également les noms des étudiants. Ce sont «Martha», «Thomas», «Rob» et «Smith». La colonne suivante est nommée «it» avec les données dedans. Les données que nous mettons à ce «it» se présentent sous forme de nombres car ce sont les marques des étudiants. Ces chiffres sont «87», «91», «97» et «95». Maintenant, le nom de l'autre colonne est la «science». Dans la colonne «Science», nous avons «83», «99», «84» et «76».

Maintenant, nous avons deux autres colonnes qui sont «anglais» et «histoire». Nous mettons «77», «84», «87» et «90» à la colonne «anglais» et aussi «88», «84», «93», «79» à la colonne «History». Toutes les colonnes et données sont ajoutées. Nous changeons ensuite ceci dans un dataframe. Nous appelons la méthode Pandas «DataFrame ()» comme «PD» pour les changer en DataFrame. Maintenant que le dataframe a été construit, il est montré. Nous placons des déclarations print () pour l'impression. Nous créons une nouvelle variable «STD_DF2» dans laquelle nous stockons les données de la ligne. Nous mentionnons d'abord le nom de la colonne, puis ajoutons les données.

Alors que nous écrivons le «std_name», nous plaçons ensuite le nom que nous voulons insérer dans la nouvelle ligne. Le nom que nous voulons ajouter est «Samuel». Dans la colonne «it», nous ajoutons «89». Dans «Science», nous avons inséré «93». Pour l'anglais, nous avons placé «87». Enfin, dans la colonne «History» est «86». Ceci est les données de la nouvelle ligne que nous devons insérer dans le dataframe "STD_DICT" existant. Cette ligne est ajoutée en utilisant le «DataFrame. Méthode annexée () ».

Nous ajoutons le nom du dataframe. Ensuite, nous appelons la méthode d'ajout pour insérer «STD_DF2» qui contient les données de la nouvelle ligne. Définissez le «ignore_index» sur «true» pour qu'il ignore les valeurs d'index. Ensuite, nous avons «imprimer (std_df)» pour l'afficher.

Le dataframe.La méthode annexée () ajoute la nouvelle ligne au DataFrame comme indiqué ci-dessous.

Exemple # 03: Utilisation de pandas.Méthode concat ()

Ici, le «dict» a trois colonnes qui contient les données. Dans la chronique «EMP_NAME», nous avons «Jack», «Jacob», «Samuel», «Charles» et «Peter». Dans «Working_Hrs», nous avons «5 heures / jour», «6 heures / jour», «8 heures / jour», «9 heures / jour» et «7 heures / jour». La dernière colonne est nommée «Pay» qui contient «1500 / jour», «2000 / jour», «2500 / jour», «3000 / jour» et «2800 / jour». Ensuite, nous le changeons en «DataFrame» et les stockons dans «EMP_RECORD1». Ensuite, imprimez-le.

Après cela, nous créons un autre «dict» et ajoutons deux nouveaux «EMP_NAM» qui est «Amy» et «Maddy». Nous ajoutons deux nouvelles entrées au «Working_Hrs»: «5 heures / jour» et «6 heures / jour». Dans la colonne «Pay», nous ajoutons «1500 / jour» et «2000 / jour». Nous le modifions en dataframe et les enregistrons dans la variable "emp_record2". Maintenant, nous avons créé deux frames de données différents. Nous ajoutons les deuxièmes lignes de data. Concat () »Méthode.

Nous mettons les deux données de données de cette méthode. Définissez «vrai» pour le «ignore_index». Il ne tiendra pas compte des valeurs d'index et ajoutera les lignes de la deuxième DataFrame au premier DataFrame. La nouvelle variable est ici dans l'endroit où les données finales sont stockées. Le nom de la variable est «emp_reocrd3». Ensuite, mettez le «Print (emp_record3)» qui affiche le Final DataFrame après avoir inséré les lignes vers le premier DataFrame.

Il affiche le premier DataFrame et le deuxième DataFrame séparément. Après cela, il combine à la fois DataFrame ou ajoute les lignes de la deuxième DataFrame au premier DataFrame. Il ignore la valeur d'index des deux dataframes et crée un autre nouveau DataFrame qui contient toutes les lignes de la première et deuxième DataFrame Data.

Conclusion

Ce guide examine le concept d'ajouter des lignes à la dataframe dans «pandas». Nous avons défini trois méthodes que les «pandas» contient pour ajouter la ligne au dataframe. Nous avons établi trois exemples et avons appliqué toutes les méthodes dans ces exemples.