在Pandas中向空DataFrame添加数据？

Question

在Pandas中向空DataFrame添加数据？

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是否可以将数据添加到一个不包含任何索引或列的空数据框中？

我尝试过这样做，但最终得到的是一个空数据框。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
data = ['some kind of data here' --> I have checked the type already, and it is a dataframe]
df.append(data)

结果看起来像这样：

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

- ericmjl

1

在这里回答了一个类似的问题：https://dev59.com/WGYr5IYBdhLWcg3wTYgQ#41529411。基本上像这样

newDF = pd.DataFrame() #创建一个新的空数据框 newDF = newDF.append(oldDF, ignore_index = True) #忽略索引是可选的

- geekidharsh

追加什么？单个值？Python列表？pandas Series？另一个数据帧？你的示例尾注表明你指的是另一个数据帧 - 所以在你的示例代码中给出一个数据帧 :) - smci

当你说“结果看起来像这样”时，我希望你不是试图直接执行print(df.append(data))，因为在Python中append()总是返回None。 - smci

为什么会出现“AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'”错误？从pandas 2.0开始，API中已经默默地删除了append函数，以防止人们在循环内部迭代增长DataFrame :D 在循环内使用append会导致二次方内存使用，因此建议的方法是在python列表中累积单个行或DataFrame，然后在最后将其转换为一个大的df。更多信息请参见我的答案 - cs95

6个回答

135

如果你想要添加一行，可以使用字典：

df = pd.DataFrame()
df = df.append({'name': 'Zed', 'age': 9, 'height': 2}, ignore_index=True)

这将给您：

   age  height name
0    9       2  Zed

- newmathwhodis

1

低性能，特别是在处理大数据时。 - raullalves

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@raullalves，你能把这个与其他提议的选择联系起来吗？ - Bouncner

2

"FutureWarning": "frame.append" 方法已被弃用，并将在未来版本中从 "pandas" 中删除。请改用 "pandas.concat"。 - Curious Watcher

47

您可以通过以下方式连接数据：

InfoDF = pd.DataFrame()
tempDF = pd.DataFrame(rows,columns=['id','min_date'])

InfoDF = pd.concat([InfoDF,tempDF])

- Deepish

谢谢，我试过了concat。但是如果它们可以完成相同的工作，为什么要同时使用append和concat呢？ - Nitesh kumar

这个线程可能会给出一个很好的解释：https://dev59.com/OmUo5IYBdhLWcg3wtRbh - Deepish

2

什么是行/列？@Deepish - Subham

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答案非常有用，但由于（正如各位用户已经提到的那样）pandas.DataFrame.append被弃用了，使用pandas.concat的答案不是“可运行代码片段”，因此我想添加以下代码片段：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns =['name','age'])
row_to_append = pd.DataFrame([{'name':"Alice", 'age':"25"},{'name':"Bob", 'age':"32"}])
df = pd.concat([df,row_to_append])

现在，df 是：

    name age
0  Alice  25
1    Bob  32

- Kloster Matias

5

pandas.DataFrame.append自1.4.0版本起已弃用：请使用concat()代替。

因此：

df = pd.DataFrame() # empty dataframe
df2 = pd..DataFrame(...) # some dataframe with data

df = pd.concat([df, df2])

- Wtower

1

为什么会出现“AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'”？

从pandas >= 2.0开始，已经移除了`append`方法，应该使用pd.concat代替。

将多个小的DataFrames收集到一个列表中，然后通过一次调用pd.concat的方式来连接它们是最常见的方法。

df_list = []
for df in some_function_that_yields_df():
    df_list.append(df)

big_df = pd.concat(df_list)

删除它的原因是为了阻止在循环中迭代增长DataFrame（这通常是人们使用append的方式）。这是因为每个阶段append都会创建一个新副本，导致内存复杂度呈二次增长。请参见创建一个空的Pandas DataFrame，然后填充它（特别是这个答案），其中的答案不鼓励迭代增长DataFrame。

更多信息：

版本2发布文档中的弃用部分
GH35407（原始弃用提案）

- cs95

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- DSM · Accepted Answer

这应该可以工作：

>>> df = pd.DataFrame()
>>> data = pd.DataFrame({"A": range(3)})
>>> df = df.append(data) 
>>> df

   A
0  0
1  1
2  2

由于append不是原地发生的，所以如果您想要它，您必须存储输出：

>>> df = pd.DataFrame()
>>> data = pd.DataFrame({"A": range(3)})
>>> df.append(data)  # without storing
>>> df
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
>>> df = df.append(data)
>>> df
   A
0  0
1  1
2  2