Question

我有以下for循环：

for i in links:
     data = urllib2.urlopen(str(i)).read()
     data = json.loads(data)
     data = pd.DataFrame(data.items())
     data = data.transpose()
     data.columns = data.iloc[0]
     data = data.drop(data.index[[0]])

如此创建的每个数据框都有大多数列与其他列相同但不是全部。而且，他们都只有一排。我需要的是向数据框添加由for循环生成的每个数据帧中的所有不同列和每一行

我尝试过连接或类似的pandas，但似乎没有任何效果。任何的想法？感谢。

Answer 1

假设您的数据如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(2015)
df = pd.DataFrame([])
for i in range(5):
    data = dict(zip(np.random.choice(10, replace=False, size=5),
                    np.random.randint(10, size=5)))
    data = pd.DataFrame(data.items())
    data = data.transpose()
    data.columns = data.iloc[0]
    data = data.drop(data.index[[0]])
    df = df.append(data)
print('{}\n'.format(df))
# 0   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
# 1   6 NaN NaN   8   5 NaN NaN   7   0 NaN
# 1 NaN   9   6 NaN   2 NaN   1 NaN NaN   2
# 1 NaN   2   2   1   2 NaN   1 NaN NaN NaN
# 1   6 NaN   6 NaN   4   4   0 NaN NaN NaN
# 1 NaN   9 NaN   9 NaN   7   1   9 NaN NaN

然后可以用

替换

np.random.seed(2015)
data = []
for i in range(5):
    data.append(dict(zip(np.random.choice(10, replace=False, size=5),
                         np.random.randint(10, size=5))))
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

换句话说，不要为每一行形成新的DataFrame。相反，收集dicts列表中的所有数据，然后在循环外的末尾调用df = pd.DataFrame(data)一次。

每次调用df.append都需要为一个额外的行分配新DataFrame的空间，将原始DataFrame中的所有数据复制到新的DataFrame中，然后将数据复制到新行中。所有这些分配和复制使得在循环中调用df.append的效率非常低。使用行数复制grows quadratically的时间成本。 call-DataFrame-once代码不仅更易于编写，而且性能也会更好 - 复制的时间成本与行数呈线性增长。

Answer 2

有两个原因可以在循环中追加行，1。添加到现有的df，然后2.创建一个新的df。

要创建一个新的df，我认为你应该将数据创建为列表，然后创建数据框：

cols = ['c1', 'c2', 'c3']
lst = []
for a in range(2):
    lst.append([1, 2, 3])
df1 = pd.DataFrame(lst, columns=cols)
df1
Out[3]: 
   c1  c2  c3
0   1   2   3
1   1   2   3

OR，使用索引创建数据框，然后添加到其中

cols = ['c1', 'c2', 'c3']
df2 = pd.DataFrame(columns=cols, index=range(2))
for a in range(2):
    df2.loc[a].c1 = 4
    df2.loc[a].c2 = 5
    df2.loc[a].c3 = 6
df2
Out[4]: 
  c1 c2 c3
0  4  5  6
1  4  5  6

如果要添加到现有数据框，可以使用上述任一方法，然后将df附加在一起（带或不带索引）：

df3 = df2.append(df1, ignore_index=True)
df3
Out[6]: 
  c1 c2 c3
0  4  5  6
1  4  5  6
2  1  2  3
3  1  2  3

或者，您也可以创建一个字典条目列表，并将其附加到上面的答案中。

lst_dict = []
for a in range(2):
    lst_dict.append({'c1':2, 'c2':2, 'c3': 3})
df4 = df1.append(lst_dict)
df4
Out[7]: 
   c1  c2  c3
0   1   2   3
1   1   2   3
0   2   2   3
1   2   2   3

使用dict（zip（cols，vals）））

lst_dict = []
for a in range(2):
    vals = [7, 8, 9]
    lst_dict.append(dict(zip(cols, vals)))
df5 = df1.append(lst_dict)

Answer 3

我在临时空数据框的帮助下在for循环中创建了一个数据框。因为对于for循环的每次迭代，将创建新的数据帧，从而覆盖先前迭代的内容。

因此，我需要将数据框的内容移动到已经创建的空数据框。它就这么简单。我们只需要使用.append函数，如下所示：

temp_df = pd.DataFrame() #Temporary empty dataframe
for sent in Sentences:
    New_df = pd.DataFrame({'words': sent.words}) #Creates a new dataframe and contains tokenized words of input sentences
    temp_df = temp_df.append(New_df, ignore_index=True) #Moving the contents of newly created dataframe to the temporary dataframe

在for循环之外，您可以将临时数据框的内容复制到主数据框中，然后删除临时数据框（如果您不需要）

Answer 4

更紧凑，更有效的方法可能是：

cols = ['frame', 'count']
N = 4
dat = pd.DataFrame(columns = cols)
for i in range(N):

    dat = dat.append({'frame': str(i), 'count':i},ignore_index=True)

输出为：

>>> dat
   frame count
0     0     0
1     1     1
2     2     2
3     3     3

如何在for循环中的pandas数据框中追加行？

4 个答案: