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Comment puis-je ajouter efficacement plusieurs lignes à un DataFrame Pandas ?

Barbara Streisand
Libérer: 2024-12-27 19:18:10
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How Can I Efficiently Append Multiple Rows to a Pandas DataFrame?

Ajout efficace de plusieurs lignes à un DataFrame Pandas

Lorsque vous travaillez avec des données, il est courant de rencontrer des situations dans lesquelles vous devez ajouter progressivement des lignes à un DataFrame existant. Bien que l'approche consistant à définir les valeurs un champ à la fois à l'aide de df._set_value() soit viable, elle peut s'avérer inefficace pour l'ajout de plusieurs lignes.

Utiliser df.loc[i] pour un ajout efficace de lignes

Utiliser df.loc[i] pour un ajout efficace de lignes

  1. Une façon meilleure et plus concise d'ajouter plusieurs lignes consiste à utiliser df.loc[i]. Voici comment cela fonctionne :

    import pandas as pd
    from numpy.random import randint
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  2. Importez les bibliothèques nécessaires :
  3. df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])
    Copier après la connexion
  4. Créez un DataFrame vide avec les colonnes souhaitées :
  5. for i in range(5):
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  6. Parcourez le nombre de lignes souhaité add :
  7. df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))
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  8. Dans la boucle, utilisez df.loc[i] pour accéder à la ligne avec l'index i et attribuez les valeurs souhaitées pour les colonnes lib, qty1 et qty2. Par exemple :

Exemple :

import pandas as pd
from numpy.random import randint

df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])
for i in range(5):
    df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))

print(df)
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Voici un exemple complet montrant comment utiliser df.loc[i] pour ajouter cinq lignes à notre DataFrame :

     lib qty1 qty2
0  name0    3    3
1  name1    2    4
2  name2    2    8
3  name3    2    1
4  name4    9    6
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Sortie :

L'utilisation de df.loc[i] offre un moyen pratique et efficace d'ajouter plusieurs lignes à un DataFrame à la fois , sans avoir besoin de plusieurs appels à df._set_value().

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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