Pandas数据帧通过.loc一次创建多个行

Question

我可以使用.loc()以下方法在数据框中创建新行:

>>> df = pd.DataFrame({'a':[10, 20], 'b':[100,200]}, index='1 2'.split())
>>> df
    a    b
1  10  100
2  20  200
>>> df.loc[3, 'a'] = 30
>>> df
      a      b
1  10.0  100.0
2  20.0  200.0
3  30.0    NaN

但是如何使用相同的方法创建多个行？

>>> df.loc[[4, 5], 'a'] = [40, 50]
...
KeyError: '[4 5] not in index'

我熟悉.append(),但我正在寻找一种方法,不需要在附加到系列之前将新行构造到系列中df.

期望的输入:

>>> df.loc[[4, 5], 'a'] = [40, 50]

期望的输出

      a      b
1  10.0  100.0
2  20.0  200.0
3  30.0    NaN
4  40.0    NaN
5  50.0    NaN

最后添加2行的位置.

Answer 1

诚然，这是一个很晚的答案，但我不得不处理类似的问题，并且认为我的解决方案也可能对其他人有帮助。

重新创建数据后，基本上是一个两步方法：

1. 重新创建数据：

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({'a':[10, 20], 'b':[100,200]}, index='1 2'.split())
   df.loc[3, 'a'] = 30
   

2. 扩展df.index使用.reindex：

   idx = list(df.index)
   new_rows = list(map(str, range(4, 6)))  # easier extensible than new_rows = ["4", "5"]
   idx.extend(new_rows)
   df = df.reindex(index=idx)
   

3. 使用以下命令设置值.loc：

   df.loc[new_rows, "a"] = [40, 50]
   

   给你

   >>> df
         a      b
   1  10.0  100.0
   2  20.0  200.0
   3  30.0    NaN
   4  40.0    NaN
   5  50.0    NaN