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Python pandas：行ごとにデータフレームを埋めます

pandas.DataFrameオブジェクトに行を追加するという単純なタスクは、達成するのが難しいようです。これに関連する3つのstackoverflowの質問がありますが、どれも有効な答えを与えません。

これが私がやろうとしていることです。 DataFrameがあり、その形状と行と列の名前を既に知っています。

>>> df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])
>>> df
     a    b    c    d
x  NaN  NaN  NaN  NaN
y  NaN  NaN  NaN  NaN
z  NaN  NaN  NaN  NaN

これで、行の値を繰り返し計算する関数ができました。辞書またはpandas.Seriesのいずれかで行の1つを埋めるにはどうすればよいですか？失敗したさまざまな試みを次に示します。

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df['y'] = y
AssertionError: Length of values does not match length of index

どうやら行の代わりに列を追加しようとしたようです。

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.join(y)
AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'is_unique'

非常に有益なエラーメッセージ。

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.set_value(index='y', value=y)
TypeError: set_value() takes exactly 4 arguments (3 given)

どうやらそれはデータフレーム内の個々の値を設定するためだけです。

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.append(y)
Exception: Can only append a Series if ignore_index=True

さて、私はインデックスを無視したくありません、さもなければここに結果があります：

>>> df.append(y, ignore_index=True)
     a    b    c    d
0  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN
3    1    5    2    3

列名を値に合わせましたが、行ラベルは失われました。

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.ix['y'] = y
>>> df
                                  a                                 b  \
x                               NaN                               NaN
y  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}
z                               NaN                               NaN

                                  c                                 d
x                               NaN                               NaN
y  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}
z                               NaN                               NaN

それも惨めに失敗しました。

それでどうやってやるの？

pythondataframerowpandas
103
xApple

df['y']は列を設定します

行を設定するため、.locを使用します

ここでは.ixは同等であり、行yname__の各要素に辞書を割り当てようとしたため失敗した可能性があることに注意してください。 Seriesに変換すると、pandasに入力を揃えることが指示されます（たとえば、すべての要素を指定する必要はありません）

In [7]: df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])

In [8]: df.loc['y'] = pandas.Series({'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3})

In [9]: df
Out[9]: 
     a    b    c    d
x  NaN  NaN  NaN  NaN
y    1    5    2    3
z  NaN  NaN  NaN  NaN
71
Jeff

私のアプローチはそうでしたが、これが最速のソリューションであることを保証することはできません。

df = pd.DataFrame(columns=["firstname", "lastname"])
df = df.append({
     "firstname": "John",
     "lastname":  "Johny"
      }, ignore_index=True)
55
flow

これはよりシンプルなバージョンです

df = DataFrame(columns=('col1', 'col2', 'col3'))
for i in range(5):
   df.loc[i] = ['<some value for first>','<some value for second>','<some value for third>']`
21
Satheesh

入力行が辞書ではなくリストである場合、次は簡単な解決策です。

import pandas as pd
list_of_lists = []
list_of_lists.append([1,2,3])
list_of_lists.append([4,5,6])

pd.DataFrame(list_of_lists, columns=['A', 'B', 'C'])
#    A  B  C
# 0  1  2  3
# 1  4  5  6
14
stackoverflowuser2010