Hinzufügen von Zeilen zu Pandas DataFrame: Ein Schritt-für-Schritt-Anleitung
- Name
- Rajiv Chandra
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In Datenanalyse- und Machine Learning-Projekten müssen Sie häufig neue Beobachtungen zu einem Pandas DataFrame hinzufügen. Egal, ob Sie mit Umfragedaten, Sensorabgaben oder Benutzer-Verhaltensprotokollen arbeiten, Sie müssen in der Lage sein, neue Zeilen effizient zu einem bestehenden DataFrame hinzuzufügen. Pandas, eine beliebte Datenmanipulationsbibliothek in Python, bietet mehrere Methoden zum Hinzufügen von Zeilen zu einem DataFrame. In diesem Tutorial werden wir drei davon erkunden: .loc, .append und .concat. Fangen wir an.
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import pygwalker as pyg
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Hinzufügen einer Zeile mit der .loc Methode
Die .loc Methode in Pandas ermöglicht es Ihnen, eine Teilmenge eines DataFrame basierend auf seinen Labels auszuwählen. Sie können sie auch verwenden, um eine neue Zeile zu einem DataFrame hinzuzufügen. So funktioniert es:
import pandas as pd
# Erstellen eines Beispieldatenframes
df = pd.DataFrame({
'Name': ['John', 'Sara', 'Tim'],
'Age': [25, 34, 41],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']
})
# Hinzufügen einer neuen Zeile mit .loc
df.loc[3] = ['Anna', 29, 'Berlin']
print(df)Im obigen Code erstellen wir zuerst einen DataFrame df mit drei Zeilen und drei Spalten. Dann verwenden wir die .loc Methode und geben einen Zeilenindex von 3 an. Schließlich geben wir eine Liste von Werten für die neue Zeile an.
Ausgabe:
Name Age City
0 John 25 New York
1 Sara 34 London
2 Tim 41 Paris
3 Anna 29 BerlinBeachten Sie, dass der Zeilenindex der neuen Zeile 3 ist, was bedeutet, dass sie nach der letzten Zeile des DataFrames hinzugefügt wird. Sie können .loc auch verwenden, um eine Zeile an einer bestimmten Position einzufügen, indem Sie das Zeilenlabel angeben. Um beispielsweise eine neue Zeile nach der zweiten Zeile des DataFrames einzufügen, können Sie Folgendes tun:
# Einfügen einer neuen Zeile nach der zweiten Zeile
df.loc[2.5] = ['Peter', 37, 'Los Angeles']
print(df)Ausgabe:
Name Age City
0 John 25 New York
1 Sara 34 London
2 Tim 41 Paris
2.5 Peter 37 Los Angeles
3 Anna 29 BerlinHier fügen wir die neue Zeile nach dem Label 2 ein, indem wir ein Label von 2.5 verwenden. Pandas ordnet die Zeilenlabels automatisch um, um sie in aufsteigender Reihenfolge zu halten.
Hinzufügen einer Zeile mit der .append Methode
Die .append Methode in Pandas ermöglicht es Ihnen, zwei DataFrames vertikal zu kombinieren. Sie können sie verwenden, um eine neue Zeile zu einem DataFrame hinzuzufügen, indem Sie einen DataFrame mit einer einzelnen Zeile an die .append Methode übergeben. Hier ist ein Beispiel:
# Erstellen einer neuen Zeile als DataFrame
new_row = pd.DataFrame({
'Name': ['Julia'],
'Age': [31],
'City': ['Tokyo']
})
# Verwendung von .append, um die neue Zeile hinzuzufügen
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)Ausgabe:
Name Age City
0 John 25 New York
1 Sara 34 London
2 Tim 41 Paris
3 Anna 29 Berlin
4 Julia 31 TokyoIm obigen Code erstellen wir zuerst einen neuen DataFrame new_row mit einer einzelnen Zeile von Daten. Dann verwenden wir die .append Methode und übergeben new_row als Argument. Der Parameter ignore_index=True teilt Pandas mit, den DataFrame von 0 bis 4 neu zu indizieren.
Hinzufügen mehrerer Zeilen mit der .concat Methode
Die .concat Methode in Pandas ermöglicht es Ihnen, zwei DataFrames entlang einer angegebenen Achse zu verketten. Sie können sie verwenden, um mehrere Zeilen zu einem DataFrame hinzuzufügen, indem Sie eine Liste von DataFrames an die .concat Methode übergeben. So können Sie mit .concat zwei neue Zeilen zum DataFrame df hinzufügen.
# Erstellen von zwei neuen Zeilen als DataFrames
new_rows = [pd.DataFrame({
'Name': ['Maria', 'Adam'],
'Age': [27, 45],
'City': ['Sydney', 'Toronto']}),
]
# Verwendung von .concat, um die neuen Zeilen hinzuzufügen
df = pd.concat([df] + new_rows, ignore_index=True)
print(df)Ausgabe:
Name Age City
0 John 25 New York
1 Sara 34 London
2 Tim 41 Paris
3 Anna 29 Berlin4 Maria 27 Sydney 5 Adam 45 Toronto
In dem obigen Code erstellen wir zunächst zwei neue DataFrames `new_rows`. Dann übergeben wir sie als Liste an die `.concat`-Methode zusammen mit `df`. Der Parameter `ignore_index=True` ordnet den Index von 0 bis 5 neu.
## Fazit
In diesem Tutorial haben wir drei verschiedene Methoden erkundet, um neue Zeilen zu einem Pandas DataFrame in Python hinzuzufügen: `.loc`, `.append` und `.concat`. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, abhängig von der Situation. Die `.loc`-Methode ist nützlich, wenn Sie eine einzelne Zeile an einer bestimmten Stelle hinzufügen möchten. Die `.append`-Methode ist eine einfache Möglichkeit, eine einzelne Zeile am Ende eines DataFrames hinzuzufügen. Die `.concat`-Methode ist ideal, wenn Sie mehrere Zeilen auf einmal hinzufügen möchten. Das Wissen über diese Methoden wird Ihnen helfen, DataFrames effizient und effektiv in Ihren Datenanalyse- und Machine Learning-Projekten zu manipulieren. Viel Spaß beim Codieren!
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