如何在 Python 中使用 iloc 将列表附加到 Pandas DataFrame？
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 #rowtobeappended myList = ["Sri Lanka", 7, 30] #appendtheaboverowusingiloc() #5meansindex6i.e.position6rowwillgetreplacedwiththeabovenewrow dataFrame.iloc[5] = myList #displaytheupdatedataframe 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热门推荐
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