Insérer une ligne dans le cadre de données pandas

J'ai un dataframe:

s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])

df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)],  columns =  ["A", "B", "C"])

   A  B  C
0  5  6  7
1  7  8  9

[2 rows x 3 columns]

et je dois ajouter une première ligne [2, 3, 4] pour obtenir:

   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

J'ai essayé append()et concat()fonctionne mais je ne trouve pas la bonne façon de le faire.

Comment ajouter / insérer des séries dans dataframe?

Attribuez simplement une ligne à un index particulier, en utilisant loc:

 df.loc[-1] = [2, 3, 4]  # adding a row
 df.index = df.index + 1  # shifting index
 df = df.sort_index()  # sorting by index

Et vous obtenez, comme vous le souhaitez:

    A  B  C
 0  2  3  4
 1  5  6  7
 2  7  8  9

Voir dans la documentation Pandas Indexation: Réglage avec agrandissement .

Je ne sais pas comment vous appeliez, concat()mais cela devrait fonctionner tant que les deux objets sont du même type. Peut-être que le problème est que vous devez convertir votre deuxième vecteur dans une trame de données? L'utilisation du df que vous avez défini fonctionne pour moi:

df2 = pd.DataFrame([[2,3,4]], columns=['A','B','C'])
pd.concat([df2, df])

Une façon d'y parvenir est

>>> pd.DataFrame(np.array([[2, 3, 4]]), columns=['A', 'B', 'C']).append(df, ignore_index=True)
Out[330]: 
   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

En général, il est plus facile d'ajouter des dataframes, pas des séries. Dans votre cas, puisque vous voulez que la nouvelle ligne soit "en haut" (avec l'identifiant de départ), et qu'il n'y a pas de fonction pd.prepend(), je crée d'abord la nouvelle dataframe, puis j'ajoute l'ancienne.

ignore_indexignorera l'ancien index en cours dans votre dataframe et s'assurera que la première ligne commence réellement par index 1au lieu de redémarrer avec index 0.

Avertissement typique: Cetero censeo ... l'ajout de lignes est une opération assez inefficace. Si vous vous souciez des performances et que vous pouvez en quelque sorte vous assurer de créer d'abord un dataframe avec l'index correct (plus long), puis d' insérer simplement la ligne supplémentaire dans le dataframe, vous devez absolument le faire. Voir:

>>> index = np.array([0, 1, 2])
>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=index)
>>> df2.loc[0:1] = [list(s1), list(s2)]
>>> df2
Out[336]: 
     A    B    C
0    5    6    7
1    7    8    9
2  NaN  NaN  NaN
>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=index)
>>> df2.loc[1:] = [list(s1), list(s2)]

Jusqu'à présent, nous avons ce que vous aviez comme df:

>>> df2
Out[339]: 
     A    B    C
0  NaN  NaN  NaN
1    5    6    7
2    7    8    9

Mais maintenant, vous pouvez facilement insérer la ligne comme suit. Puisque l'espace a été préalloué, c'est plus efficace.

>>> df2.loc[0] = np.array([2, 3, 4])
>>> df2
Out[341]: 
   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

J'ai mis en place une fonction courte qui permet un peu plus de flexibilité lors de l'insertion d'une ligne:

def insert_row(idx, df, df_insert):
    dfA = df.iloc[:idx, ]
    dfB = df.iloc[idx:, ]

    df = dfA.append(df_insert).append(dfB).reset_index(drop = True)

    return df

qui pourrait être abrégé en:

def insert_row(idx, df, df_insert):
    return df.iloc[:idx, ].append(df_insert).append(df.iloc[idx:, ]).reset_index(drop = True)

Ensuite, vous pouvez utiliser quelque chose comme:

df = insert_row(2, df, df_new)

où 2est la position d'index à l' dfendroit où vous souhaitez insérer df_new.

Nous pouvons utiliser numpy.insert. Cela présente l'avantage de la flexibilité. Il vous suffit de spécifier l'index dans lequel vous souhaitez insérer.

s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])

df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)],  columns =  ["A", "B", "C"])

pd.DataFrame(np.insert(df.values, 0, values=[2, 3, 4], axis=0))

    0   1   2
0   2   3   4
1   5   6   7
2   7   8   9

Pour np.insert(df.values, 0, values=[2, 3, 4], axis=0), 0 indique à la fonction l'emplacement / l'index dans lequel vous souhaitez placer les nouvelles valeurs.

cela peut sembler trop simple mais c'est incroyable qu'une simple fonction d'insertion de nouvelle ligne ne soit pas intégrée. J'ai beaucoup lu sur l'ajout d'un nouveau df à l'original, mais je me demande si ce serait plus rapide.

df.loc[0] = [row1data, blah...]
i = len(df) + 1
df.loc[i] = [row2data, blah...]

Vous trouverez ci-dessous le meilleur moyen d'insérer une ligne dans le cadre de données pandas sans trier et réinitialiser un index:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['a','b','c'])

def insert(df, row):
    insert_loc = df.index.max()

    if pd.isna(insert_loc):
        df.loc[0] = row
    else:
        df.loc[insert_loc + 1] = row

insert(df,[2,3,4])
insert(df,[8,9,0])
print(df)

Il est assez simple d'ajouter une ligne dans un pandas DataFrame:

1. Créez un dictionnaire Python régulier avec les mêmes noms de colonnes que votre Dataframe;

2. Utilisez pandas.append()method et transmettez le nom de votre dictionnaire, où .append()est une méthode sur les instances DataFrame;

3. Ajoutez ignore_index=Truejuste après le nom de votre dictionnaire.

concat()semble être un peu plus rapide que l'insertion et la réindexation de la dernière ligne. Au cas où quelqu'un s'interrogerait sur la vitesse de deux approches principales:

In [x]: %%timeit
     ...: df = pd.DataFrame(columns=['a','b'])
     ...: for i in range(10000):
     ...:     df.loc[-1] = [1,2]
     ...:     df.index = df.index + 1
     ...:     df = df.sort_index()

17,1 s ± 705 ms par boucle (moyenne ± écart standard de 7 courses, 1 boucle chacune)

In [y]: %%timeit
     ...: df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
     ...: for i in range(10000):
     ...:     df = pd.concat([pd.DataFrame([[1,2]], columns=df.columns), df])

6,53 s ± 127 ms par boucle (moyenne ± écart standard de 7 courses, 1 boucle chacune)

Vous pouvez simplement ajouter la ligne à la fin du DataFrame, puis ajuster l'index.

Par exemple:

df = df.append(pd.DataFrame([[2,3,4]],columns=df.columns),ignore_index=True)
df.index = (df.index + 1) % len(df)
df = df.sort_index()

Ou utilisez concatcomme:

df = pd.concat([pd.DataFrame([[1,2,3,4,5,6]],columns=df.columns),df],ignore_index=True)

Le moyen le plus simple d'ajouter une ligne dans une trame de données pandas est:

DataFrame.loc[ location of insertion ]= list( )

Exemple :

DF.loc[ 9 ] = [ ´Pepe’ , 33, ´Japan’ ]

NB: la longueur de votre liste doit correspondre à celle de la trame de données.