在 Pandas 中向我现有的数据框添加新行时出错答案

【问题标题】：Getting error when adding a new row to my existing dataframe in pandas在 Pandas 中向我现有的数据框添加新行时出错
【发布时间】：2023-03-22 01:12:01
【问题描述】：

我有以下数据框。

df3=pd.DataFrame(columns=["Devices","months"])

我从循环中获取行值排，打印（数据）

    Devices     months
1  Powerbank  Feb month

当我将此数据行添加到我的 df3 时，我收到了一个错误。

  df3.loc[len(df3)]=data

ValueError: 无法设置列不匹配的行

【问题讨论】：

尝试使用append
Add one row to pandas DataFrame的可能重复

标签： python pandas dataframe data-analysis

【解决方案1】：

使用

df3 = pd.concat([df3, data], axis=0)

或按照@Wen 的建议使用

df3 = df3.append(data)

【讨论】：

axis=0 是默认值，可以省略
如果不使用ignore_index那么可能会出现错误。 df3 = df3.append(data, ignore_index=True )

【解决方案2】：

来自https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html：

但值得注意的是，concat（因此 append）会生成数据的完整副本，并且不断重用此函数会显着降低性能。如果您需要对多个数据集使用该操作，请使用列表推导式。

您应该使用 loc，就像您尝试做的那样，并使用字典，其中键是列名，值是要添加的行的数据。

import pandas as pd

df3 = pd.DataFrame(columns=["Devices","months"])
new_entry = {'Devices': 'device1', 'months': 'month1'}

df3.loc[len(df3)] = new_entry

【讨论】：

如何使用上述技术将数据帧附加到现有数据帧？

【解决方案3】：

如果有人想添加字典格式的新行，下面会有所帮助。

现有数据帧

In [6]: df
Out[6]: 
     Devices     months
0  Powerbank  Feb month

In [7]:

下面的 sn-p 向现有 DataFrame 添加另一行。

In [7]: dictionary_row = {"Devices":"Laptop","months":"Mar month"}

In [8]: df = df.append(dictionary_row, ignore_index=True)

In [9]: df
Out[9]: 
     Devices     months
0  Powerbank  Feb month
1     Laptop  Mar month

In [10]:

希望对您有所帮助。

【讨论】：

【解决方案4】：

由于错误提示插入到dataframe 的数据的列数必须与dataframe 的列数匹配

>>> df3=pd.DataFrame(columns=["Devices","months"])
>>> df3.loc[len(df3)] = ['Powerbank','Feb']
>>> df3
     Devices months
0  Powerbank    Feb
>>> data = ['powerbank','feb']
>>> df3.loc[len(df3)] = data
>>> df3
     Devices months
0  Powerbank    Feb
1  powerbank    feb

【讨论】：