在pandas中向现有数据框添加新行时出现错误

Question

我有以下数据框。

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

我正在从循环中获取行值 row， 打印数据

    Devices     months
1  Powerbank  Feb month

当我将这个数据行添加到我的df3中时，出现了错误。

  df3.loc[len(df3)]=data

ValueError: 无法使用不匹配的列设置行。

- pyco

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尝试使用 append。 - BENY

可能是向pandas DataFrame添加一行的重复问题。 - Santhosh Dhaipule Chandrakanth

Answer 1

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

或者按照 @Wen 的建议使用

df3 = df3.append(data)

- muon

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axis=0 是默认值，可以省略。 - VMAtm

如果您不使用 ignore_index，那么可能会出现错误。df3 = df3.append(data, ignore_index=True) - asantz96

Answer 2

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

需要注意的是，concat（以及因此也包括append）会完全复制数据，频繁重用此函数可能会导致显著的性能问题。如果您需要在多个数据集上使用该操作，请使用列表推导。

您应该像尝试做的那样使用loc，并使用字典，其中键是列名，值是要添加行的数据。

import pandas as pd

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

df3.loc[len(df3)] = new_entry

- JoaoMVR

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如何使用上述技巧将一个数据框添加到现有的数据框中？ - Nathan

Answer 3

如果有人想要添加一个字典格式的新行，以下内容将会有所帮助。

• 现有的数据框

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

In [7]:

以下代码片段向现有DataFrame中添加了另一行。

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]:

希望能帮到你。

- Akshay

Answer 4

正如错误提示所示，插入到dataframe中的数据的列数必须与dataframe的列数相匹配。

>>> 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

- Santhosh Dhaipule Chandrakanth