如何将一个数据帧中的值添加到另一个忽略行索引

Question

我有一个名为 trg_data 的 pandas 数据框来收集我批量生成的数据。每个批次都由一个子例程生成为一个较小的数据帧df，具有相同的列数但行数更少，我想每次将df 中的值插入到trg_data 的新行位置。

但是，当我使用以下语句时，df 总是插入到顶部。 （即第 0 行到 len(df)）。

trg_data.iloc[trg_pt:(trg_pt + len(df))] = df

我在猜测，但我认为原因可能是即使切片指示所需的行，它也使用 df 中的索引来决定将数据放在哪里。

作为测试我发现我可以在正确的位置插入一个ndarray没问题：

trg_data.iloc[trg_pt:(trg_pt + len(df))] = np.ones(df.shape)

如何让它忽略 df 中的索引并将数据插入到我想要的位置？还是有完全不同的方法来实现这一目标？归根结底，我只想创建数据框 trg_data ，然后最后保存到文件中。我走这条路是因为似乎没有办法轻松附加到现有数据帧。

我已经为此工作了一个多小时，但我无法弄清楚要谷歌什么才能找到正确的答案！

Answer 1

我想我可能有答案（我以为我已经尝试过了，但显然没有）：

trg_data.iloc[trg_pt:(trg_pt + len(df))] = df.values

不过，我愿意接受其他建议。可能有更好的方法将数据添加到数据框。

Answer 2

我这样做的方法是将所有中间数据帧保存在一个数组中，然后将它们连接在一起

import pandas as pd
dfs = []
# get all the intermediate dataframes somehow

# combine into one dataframe
trg_data = pd.concatenate(dfs)

Answer 3

两者

trg_data = pd.concat([df1, df2, ... dfn], ignore_index=True)

和

trg_data = pd.DataFrame()    
for ...: #loop that generates df
    trg_data = trg_data.append(df, ignore_index=True) #you can reuse the name df 

应该为你工作。