Pandas DataFrame に複数の行を効率的に追加するにはどうすればよいですか?

Pandas DataFrame への複数の行の効率的な追加

データを操作するとき、行を段階的に追加する必要がある状況に遭遇するのが一般的です。既存のデータフレーム。 df._set_value() を使用して一度に 1 つのフィールドに値を設定するアプローチは実行可能ですが、複数の行を追加するには非効率的になる可能性があります。

効率的な行追加のための df.loc[i] の使用

複数の行を追加するより適切で簡潔な方法は、df.loc[i] を使用することです。その仕組みは次のとおりです:

1. 必要なライブラリをインポートします:

   import pandas as pd
   from numpy.random import randint

2. 必要な列を含む空の DataFrame を作成します:

   df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])

3. 必要な数だけ繰り返します追加する行:

   for i in range(5):

4. ループ内で、df.loc[i] を使用してインデックス i の行にアクセスし、lib に必要な値 qty1 を割り当てます。と qty2 列。例:

   df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))

例:

これは、df.loc[i] を使用して 5 行を追加する方法を示す完全な例です。私たちへDataFrame:

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)

Output:

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

df.loc[i] を使用すると、DataFrame に複数の行を一度に追加する便利で効率的な方法が提供されます。 df._set_value().

を複数回呼び出す必要はありません。

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