相关疑难解决方法(0)

我试图将字典附加到 DataFrame 对象，但出现以下错误：

AttributeError：“DataFrame”对象没有属性“append”

据我所知，DataFrame确实有“append”方法。

代码片段：

df = pd.DataFrame(df).append(new_row, ignore_index=True)

我期待字典new_row被添加为新行。

我该如何修复它？

我有一个类似于这个的DataFrame对象:

       onset    length
1      2.215    1.3
2     23.107    1.3
3     41.815    1.3
4     61.606    1.3
...

我想要做的是在某个索引值指定的位置插入一行,并相应地更新以下索引.例如:

       onset    length
1      2.215    1.3
2     23.107    1.3
3     30.000    1.3  # new row
4     41.815    1.3
5     61.606    1.3
...

最好的方法是什么？

我有一些数据我试图组织成一个DataFrame在Pandas.我试图让每一行成为一个Series并将其附加到DataFrame.我发现了一种通过附加去做Series一个空list,然后转换list的Series到DataFrame

例如 DF = DataFrame([series1,series2],columns=series1.index)

这list要DataFrame一步似乎过度.我在这里查看了几个例子,但是没有Series保留Index标签Series来将它们用作列标签.

列为id_names且行为type_names的路径很长:

是否可以在不先创建列表的情况下将Series附加到DataFrame行？

#!/usr/bin/python

DF = DataFrame()
for sample,data in D_sample_data.items():
    SR_row = pd.Series(data.D_key_value)
    DF.append(SR_row)
DF.head()

TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name

然后我试了一下

DF = DataFrame()
for sample,data in D_sample_data.items():
    SR_row = pd.Series(data.D_key_value,name=sample)
    DF.append(SR_row)
DF.head()

空DataFrame

尝试向pandas dataframe插入一行 …

以下是我的数据框

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['jon','sam','jane','bob'],
           'age': [30,25,18,26],
           'sex':['male','male','female','male']})


   age  name     sex
0   30   jon    male
1   25   sam    male
2   18  jane  female
3   26   bob    male

我想在第一个位置插入一个新行

姓名:院长,年龄:45岁,性别:男

   age  name     sex
0   45  dean    male
1   30   jon    male
2   25   sam    male
3   18  jane  female
4   26   bob    male

在熊猫中做到这一点的最佳方法是什么？

在迭代 Pandas DataFrame 中特定列的行时，如果当前迭代行中的单元格满足特定条件，我想在当前迭代行下方添加一个新行。

举例来说：

df = pd.DataFrame(data = {'A': [0.15, 0.15, 0.7], 'B': [1500, 1500, 7000]})

数据框：

      A     B
0  0.15  1500
1  0.15  1500
2  0.70  7000

试图：

y = 100                             #An example scalar

i = 1

for x in df['A']:
    if x is not None:               #Values in 'A' are filled atm, but not necessarily.
        df.loc[i] = [None, x*y]     #Should insert None into 'A', and product into 'B'.
        df.index = df.index + 1     #Shift index? According to this …

我有以下数据框：

我想遍历每一行以查找单词初始和最终位置处的引号，并创建一个如下所示的 DataFrame：

我可以去掉引号并将单词分成三部分，但我得到了这个 DataFrame，它覆盖了最后两行：