Pandas 按行填充数据帧

在数据分析中，对于一个数据集，我们需要将其转换为数据框以方便操作。Pandas是一个常用的Python库，用于数据处理和分析。在Pandas中，数据帧是一种非常有用的数据结构，用于将数据看作一张表格，其中行表示条目，列表示变量。在本文中，我们将讨论如何按行填充一个Pandas数据帧。

阅读更多：Pandas 教程

创建一个空的DataFrame

在Pandas中，我们可以通过以下命令创建一个空的数据帧：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['列1', '列2', '列3'])

这将创建一个带有三列的空数据帧。接下来我们将介绍如何将一行添加到该数据帧中。

按行填充数据

将一行数据添加到数据帧中的一种常见方法是首先创建一个空的数据帧，然后向其中添加数据。下面是一个例子：

# 创建一个空的数据帧
df = pd.DataFrame(columns=['列1', '列2', '列3'])

# 添加一行
df.loc[len(df)] = [1, 2, 3]

这将在数据帧的末尾添加一行，其值分别为1、2、3。请注意，len(df)返回数据帧的当前行数。由于该数据帧为空，第一行的索引是0。接下来，我们将介绍如何使用for循环和迭代器向数据帧中添加多行。

按行遍历数据

假设你有一个列表，其中包含多个字典。每个字典都代表一个条目，并包含用于创建一行数据帧的数据。您可以使用以下代码遍历此列表，并将每个字典中的值添加到数据帧中：

# 创建一个空的数据帧
df = pd.DataFrame(columns=['列1', '列2', '列3'])

# 遍历列表中的字典，并向数据帧中添加行
for item in items:
    row = [item['列1'], item['列2'], item['列3']]
    df.loc[len(df)] = row

请注意，len(df)表示数据帧的当前行数。在遍历列表时，我们使用每个字典中的值创建一个列表，并将该列表添加到数据帧的末尾。

使用at和iat方法

Pandas DataFrame还有两个方法，可以方便地通过行索引和列名（或整数位置）直接在DataFrame中更新标量值。at 方法（根据标签）和 iat 方法（根据整数位置） 都提供了助手函数。

# 创建一个空的数据帧
df = pd.DataFrame(columns=['列1', '列2', '列3'])

# 添加一行
df.at[0, '列1'] = 1
df.at[0, '列2'] = 2
df.at[0, '列3'] = 3

在上面的代码中，我们首先创建一个空的数据帧，然后将列1设置为1，列2设置为2，列3设置为3。at方法可以通过行索引和列名直接设置值。这对于更新现有数据帧的值非常有用。

数据框的其他操作

在Pandas中，您可以使用许多其他方法来操作数据框。一些常用的方法包括：

• df.head()：返回数据帧的前几行。
• df.tail()：返回数据帧的后几行。
• df.info()：返回有关数据帧的信息，例如每列的名称、数据类型和非空值的数量。
• df.describe()：返回有关数据帧中每列的统计信息，例如最小值、最大值、平均值和中位数。

总结

在本文中，我们介绍了如何按行填充一个Pandas数据帧。我们讨论了如何创建一个空数据帧，如何添加单个行和多个行，以及如何更新现有数据帧的值。此外，我们还介绍了一些数据帧的其他常见操作，例如查看头部和尾部行，获取有关数据帧的信息和统计信息。

Pandas是一个非常有用的Python库，对于数据处理和分析非常适用。熟练掌握Pandas的数据帧操作，将帮助我们更轻松地处理和分析大量数据。