如何在 Python 中使用 iloc 将列表附加到 Pandas DataFrame？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

iloc 方法是一种基于整数位置的索引，用于按位置进行选择。我们使用 iloc 将列表附加到 DataFrame。

让我们首先创建一个 DataFrame。对于我们的示例，数据采用团队排名列表的形式 -

# 以团队排名列表形式的数据
Team = [['India', 1, 100],['Australia', 2, 85],['England', 3, 75],['New Zealand', 4 , 65],['South Africa', 5, 50],['Bangladesh', 6, 40]]
# 创建 DataFrame 并添加列
dataFrame = pd.DataFrame(Team, columns=['Country', 'Rank', 'Points'])

以下是要附加的行 -

myList = ["Sri Lanka", 7, 30]

使用iloc(). 5 表示索引 6，即位置 6 行将被上面的新行替换 -

dataFrame.iloc[5] = myList

示例

以下是代码 -

import pandas as pd
# 以团队排名列表形式的数据
Team = [['India', 1, 100],['Australia', 2, 85],['England', 3, 75],['New Zealand', 4 , 65],['South Africa', 5, 50],['Bangladesh', 6, 40]]
# 创建 DataFrame 并添加列
dataFrame = pd.DataFrame(Team, columns=['Country', 'Rank', 'Points'])
print"DataFrame...\n",dataFrame
# row to be appended
myList = ["Sri Lanka", 7, 30]
# append the above row using iloc()
# 5 means index 6 i.e. position 6 row will get replaced with the above new row
dataFrame.iloc[5] = myList
# display the update dataframe
print"\nUpdated DataFrame after appending a row using iloc...\n",dataFrame
输出结果

这将产生以下输出 -

DataFrame...
       Country   Rank   Points
0        India      1      100
1    Australia      2       85
2      England      3       75
3  New Zealand      4       65
4 South Africa      5       50
5   Bangladesh      6       40
Updated DataFrame after appending a row using iloc...
       Country   Rank   Points
0        India      1      100
1    Australia      2       85
2      England      3       75
3  New Zealand      4       65
4 South Africa      5       50
5    Sri Lanka      7       30

以上是 如何在 Python 中使用 iloc 将列表附加到 Pandas DataFrame？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/327456.html

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