pandasDataFrameの上部に行を追加します

パンダでは、DataFrameは2次元のデータ構造です。つまり、データは行と列に表形式で配置されます。 list、dict、series、および別のDataFrameを使用してDataFrameを作成できます。ただし、すでに作成されているDataFrameに新しい行を追加する場合は、DataFrameの最後に追加するappendなどの組み込みメソッドを使用して実行されます。この記事では、DataFrame内の要素のインデックスを含むいくつかのトリックを使用して、DataFrameの上部に新しい行DataFrameを追加する方法を見つけます。

例

まず、以下に示すパンダで新しいDataFrameを作成しましょう。

import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42],'Gender':['M','M','F','F']}
df = pd.DataFrame(data)
print df

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

Age       Gender      Name
0         28          MTom
1         34          MJack
2         29          FMary
3         42          F Ricky

アプローチ1 -上記のDataFrameの上部に新しい行を追加するための最初のアプローチは、新しい受信行をDataFrameに変換し、インデックス値をリセットしながら既存のDataFrameと連結することです。インデックスがリセットされたため、新しい行が一番上に追加されます。

例

import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42],'Gender':['M','M','F','F']}
df = pd.DataFrame(data)
top_row = pd.DataFrame({'Name':['Lavina'],'Age':[2],'Gender':['F']})
# Concat with old DataFrame and reset the Index.
df = pd.concat([top_row, df]).reset_index(drop = True)
print df

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

         Age       Gender      Name
0         2          F         Lavina
1         28         M         Tom
2         34         M         Jack
3         29         F         Mary
4         42         F         Ricky

アプローチ2 -このアプローチでは、 Dataframe.iloc []を使用します インデックス位置0に新しい行を追加できるメソッド。以下の例では、.locメソッドのインデックス値を最初の行のインデックス値である0として指定することにより、リストとして新しい行を追加しています。

例

import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42],'Gender':['M','M','F','F']}
df = pd.DataFrame(data)
# Add a new row at index position 0 with values provided in list
df.iloc[0] = ['7', 'F','Piyu']
print df

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます。

      Age    Gender   Name
0      7      F       Piyu
1      34     M       Jack
2      29     F       Mary
3      42     F       Ricky