소개
데이터 조작은 중요한 측면입니다 데이터 분석 및 데이터 프레임 관리는 이 프로세스의 핵심 부분입니다. 일반적인 작업 중 하나는 데이터세트를 확장하기 위해 데이터프레임에 행을 추가하거나 삽입하는 것입니다. 이 문서는 Pandas 데이터 프레임에 행을 삽입하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.
배경
다음 데이터 프레임을 고려하세요.
<code class="python">s1 = pd.Series([5, 6, 7]) s2 = pd.Series([7, 8, 9]) df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)], columns=["A", "B", "C"]) print(df) A B C 0 5 6 7 1 7 8 9</code>
목표는 다음과 같습니다. 이 데이터프레임에 새 행 [2, 3, 4]를 삽입하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.
A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9
해결책
1단계: 새 행 할당
첫 번째 단계는 새 행을 특정 인덱스에 할당하는 것입니다. 데이터 프레임에서. Pandas는 인덱스별로 특정 행이나 열에 액세스할 수 있는 loc 접근자를 제공합니다. 데이터프레임 시작 부분에 새 행을 삽입하려면 다음과 같이 음수 인덱스 -1을 사용할 수 있습니다.
<code class="python">df.loc[-1] = [2, 3, 4]</code>
2단계: 인덱스 이동
새 행을 할당한 후 데이터 프레임의 인덱스가 올바르게 정렬되지 않습니다. 이 문제를 해결하려면 인덱스 속성을 사용하고 증분을 추가하여 인덱스를 1씩 이동합니다.
<code class="python">df.index = df.index + 1</code>
3단계: 인덱스별 정렬
마지막으로 행이 행 인덱스별로 정렬되어 있는지 확인하려면 sort_index() 메서드를 호출하세요.
<code class="python">df = df.sort_index()</code>
출력
업데이트된 데이터 프레임은 다음과 같습니다.
<code class="python">print(df) A B C 0 2 3 4 1 5 6 7 2 7 8 9</code>
결론
이 단계별 가이드는 Pandas 데이터 프레임에 행을 삽입하는 문제를 효과적으로 해결합니다. Pandas의 위치 접근자, 인덱스 조작 및 정렬 기능을 활용하면 데이터 프레임을 원활하게 확장하고 강력한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
위 내용은 Pandas 데이터프레임에 행을 삽입하는 방법: 단계별 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!