将列表作为带有索引的新行附加到 pandas DataFrame答案

【问题标题】：Append list to pandas DataFrame as new row with index将列表作为带有索引的新行附加到 pandas DataFrame
【发布时间】：2019-05-24 04:22:49
【问题描述】：

尽管有许多关于将数据附加到数据帧的堆栈溢出问题，但我无法真正找到以下问题的答案。我正在寻找一种直接的解决方案来将列表附加为数据帧的最后一行。想象一下我有一个简单的数据框：

 indexlist=['one']
 columnList=list('ABC')
 values=np.array([1,2,3])
 # take care, the values array is a 3x1 size array. 
 # row has to be 1x3 so we have to reshape it

values=values.reshape(1,3)
df3=pd.DataFrame(values,index=indexlist,columns=columnList)
print(df3)

     A  B  C
one  1  2  3

经过一些操作，我得到以下列表：

listtwo=[4,5,6]

我想将它附加到数据框的末尾。我将该列表更改为一个系列：

oseries=pd.Series(listtwo)
print(type(oseries))
oseries.name="two"

现在，这不起作用：

df3.append(oseries)

因为它给出：

A   B   C   0   1   2
one 1.0 2.0 3.0 NaN NaN NaN
two NaN NaN NaN 5.0 6.0 7.0

我想要 A B 和 C 下的值。

我也试过了：

df3.append(oseries, columns=list('ABC'))  *** not working ***
df3.append(oseries, ignore_index=True)  *** working but wrong result
df3.append(oseries, ignore_index=False) *** working but wrong result

df3.loc[oseries.name]=oseries adds a row with NaN values

我正在寻找的是 a）如何将列表添加到特定的索引名称 b) 即使我没有索引名称（留空），如何从列表中简单地添加一行值

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe append series

【解决方案1】：

使用loc 就地分配：

df.loc['two'] = [4, 5, 6]
# df.loc['two', :] = [4, 5, 6]
df
     A  B  C
one  1  2  3
two  4  5  6

或者，使用df.append，第二个参数是具有适当索引和名称的Series 对象：

s = pd.Series(dict(zip(df.columns, [4, 5, 6])).rename('two'))
df2 = df.append(s)

df2
     A  B  C
one  1  2  3
two  4  5  6

如果您要附加到没有索引的 DataFrame（即具有数字索引），则可以在找到索引的最大值并递增 1 后使用 loc：

df4 = pd.DataFrame(np.array([1,2,3]).reshape(1,3), columns=list('ABC'))
df4

   A  B  C
0  1  2  3

df4.loc[df4.index.max() + 1, :] = [4, 5, 6]
df4
     A    B    C
0  1.0  2.0  3.0
1  4.0  5.0  6.0

或者，使用append 和ignore_index=True：

df4.append(pd.Series(dict(zip(df4.columns, [4, 5, 6]))), ignore_index=True)

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6

【讨论】：

谢谢。如果我不使用索引怎么办。只需添加数据行以供以后处理。为什么这不起作用：？ df4=pd.DataFrame(np.array([1,2,3]).reshape(1,3),columns=list('ABC')) newlist=[5,6,7] df4.append(newlist)请注意，数据框是故意创建的，没有索引。
@Berlines 仅仅因为df4.append 不打算直接使用列表。如果要追加单行，则必须提供一个 pd.Series 对象（您这样做并注意到在对齐列时存在问题），或者使用 loc 并就地分配。
@Berlines 确实如此。

【解决方案2】：

无索引

lst1 = [1,2,3]
lst2 = [4,5,6]
p1 = pd.DataFrame([lst1])
p2 = p1.append([lst2], ignore_index = True)
p2.columns = list('ABC')
p2

    A   B   C
0   1   2   3
1   4   5   6

有索引

lst1 = [1,2,3]
lst2 = [4,5,6]
p1 = pd.DataFrame([lst1], index = ['one'], columns = list('ABC'))
p2 = p1.append(pd.DataFrame([lst2], index = ['two'], columns = list('ABC')))
p2

    A   B   C
one 1   2   3
two 4   5   6

【讨论】：