将行附加到空 DataFrame 不起作用答案

【问题标题】：Appending rows to empty DataFrame not working将行附加到空 DataFrame 不起作用
【发布时间】：2018-05-19 22:06:32
【问题描述】：

我有一段 Python 代码基本上可以简化为以下内容：

import pandas as pd

months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
l = [1607.8, 1688.17, 1605.66, 1469.03, 1312.65, 1451.74, 1445.26, 1350.94, 1371.27, 1201.6, 1240.59, 1291.43]

# First, construct a empty DataFrame.
df = pd.DataFrame(columns = months, dtype=float)

# Then, keep adding rows to DataFrame given by list l.
df.append([l])

print df

预期输出是：

      Jan      Feb      Mar      Apr      May      Jun      Jul      Aug  \
0  1607.8  1688.17  1605.66  1469.03  1312.65  1451.74  1445.26  1350.94   

       Sep     Oct      Nov      Dec  
0  1371.27  1201.6  1240.59  1291.43

但是我得到的是以下内容：

Empty DataFrame
Columns: [Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, Jul, Aug, Sep, Oct, Nov, Dec]
Index: []

如果我将df.append([l]) 替换为以下内容，我的工作正常。

df = pd.DataFrame([l], columns = months)
df.columns = months

我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas

【解决方案1】：

您应该使用pd.DataFrame.loc 在给定列表l 的情况下添加一行：

df.loc[len(df.index)+1] = l

pd.DataFrame.append 方法用于将一个数据帧或其他可附加对象附加到现有数据帧：

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)

将其他行追加到该帧的末尾

但是，形成一个列表列表然后只调用一次pd.DataFrame.append 会更有效。

list_of_lists = []

for item in some_iterable:
    l = foo(item)
    list_of_lists.append(l)

df = df.append(pd.DataFrame(list_of_lists, columns=df.columns))

这样做的原因是list.append 比pd.DataFrame.loc 分配便宜。

【讨论】：

正是我所需要的，谢谢（第二种方法，单个 df.append）！

【解决方案2】：

pd.append() 没有发生。您需要保存输出才能使用它。

【讨论】：

这是我最初的错误导致我来到这里 :)

【解决方案3】：

最简单的方法：

   df= pd.DataFrame(l).T
   df.columns=months

【讨论】：

【解决方案4】：

对于已经存在l 的数据来构建数据框，这可能是最好的：

pd.DataFrame([l], columns=months)

要通过append 方法将一行附加到现有数据帧，此方法有效：

df.append(pd.DataFrame([l], columns=months))

对于一般追加一行，jpp 提出的建议可能是最好的。

【讨论】：

【解决方案5】：

如果列的顺序无关紧要，您可以使用这一行：

df = pd.DataFrame(dict(zip(months,l)),index=[0])

输出：

Apr      Aug      Dec      Feb     Jan      Jul      Jun      Mar  \
0  1469.03  1350.94  1291.43  1688.17  1607.8  1445.26  1451.74  1605.66   

       May      Nov     Oct      Sep  
0  1312.65  1240.59  1201.6  1371.27

如果您想按月份顺序对列进行排序，则只需在构建数据框后添加此行：

df = df[months]

输出：

Jan      Feb      Mar      Apr      May      Jun      Jul      Aug  \
0  1607.8  1688.17  1605.66  1469.03  1312.65  1451.74  1445.26  1350.94   

       Sep     Oct      Nov      Dec  
0  1371.27  1201.6  1240.59  1291.43

【讨论】：