Bagaimanakah Saya Boleh Menambah Berbilang Baris dengan Cekap pada Pandas DataFrame?

Menambah Berbilang Baris Dengan Cekap pada Pandas DataFrame

Apabila bekerja dengan data, adalah perkara biasa untuk menghadapi situasi di mana anda perlu menambah baris secara berperingkat ke DataFrame sedia ada. Walaupun pendekatan menetapkan nilai satu medan pada satu masa menggunakan df._set_value() berdaya maju, ia boleh menjadi tidak cekap untuk menambah berbilang baris.

Menggunakan df.loc[i] untuk Penambahan Baris Cekap

Cara yang lebih baik dan ringkas untuk menambah berbilang baris ialah menggunakan df.loc[i]. Begini caranya:

1. Import pustaka yang diperlukan:

   import pandas as pd
   from numpy.random import randint

   Salin selepas log masuk

2. Buat DataFrame kosong dengan lajur yang anda inginkan:

   df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])

   Salin selepas log masuk

3. Lelaran pada bilangan baris yang dikehendaki anda mahu tambah:

   for i in range(5):

   Salin selepas log masuk

4. Di dalam gelung, gunakan df.loc[i] untuk mengakses baris dengan indeks i dan tetapkan nilai yang dikehendaki untuk lib, qty1 dan qty2 lajur. Contohnya:

   df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))

   Salin selepas log masuk

Contoh:

Berikut ialah contoh lengkap yang menunjukkan cara menggunakan df.loc[i] untuk menambahkan lima baris kepada kami DataFrame:

import pandas as pd
from numpy.random import randint

df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])
for i in range(5):
    df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))

print(df)

Output:

     lib qty1 qty2
0  name0    3    3
1  name1    2    4
2  name2    2    8
3  name3    2    1
4  name4    9    6

Menggunakan df.loc[i] menawarkan cara yang mudah dan cekap untuk menambah berbilang baris pada DataFrame sekaligus , tanpa memerlukan berbilang panggilan ke df._set_value().

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menambah Berbilang Baris dengan Cekap pada Pandas DataFrame?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!