您的代码未按预期运行可能有两个原因:
cereals.append(dt, ignore_index = True) 没有按照您的想法行事。您正在尝试在其中附加一个系列,而不是 DataFrame。
cereals.append(dt, ignore_index = True) 不会就地修改 cereals,因此当您返回它时,您将返回一个未更改的副本。等效函数如下所示:
--
>>> def foo(a):
... a + 1
... return a
...
>>> foo(1)
1
我没有在我的机器上测试过这个,但我认为你的解决方案看起来像这样:
def addRows(cereals, lines):
for i in np.arange(1,len(lines)):
data = parseLine(lines[i])
new_df = pd.DataFrame(data, columns=cereals.columns)
cereals = cereals.append(new_df, ignore_index=True)
return cereals
顺便说一句..我真的不知道线条来自哪里,但我至少会立即将其修改为如下所示:
data = [parseLine(line) for line in lines]
cereals = cereals.append(pd.DataFrame(data, cereals.columns), ignore_index=True)
How to add an extra row to a pandas dataframe
您还可以创建一个新的 DataFrame 并将该 DataFrame 附加到您现有的 DataFrame 中。例如
>>> import pandas as pd
>>> empty_alph = pd.DataFrame(columns=['letter', 'index'])
>>> alph_abc = pd.DataFrame([['a', 0], ['b', 1], ['c', 2]], columns=['letter', 'index'])
>>> empty_alph.append(alph_abc)
letter index
0 a 0.0
1 b 1.0
2 c 2.0
正如我在链接中提到的,您还可以在 DataFrame 上使用 loc 方法:
>>> df = empty_alph.append(alph_abc)
>>> df.loc[df.shape[0]] = ['d', 3] // df.shape[0] just finds next # in index
letter index
0 a 0.0
1 b 1.0
2 c 2.0
3 d 3.0