pandas 增加一行資料

常用的方法

df = dataframe(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))

for i in range(5):
df.loc[i] = [randint(-1,1) for n in range(3)]
# loc可以對沒有的 index 進行賦值，而 iloc 則不允許，iloc只能對已經存在的位置進行操作。
print(df)
# 對於完整的自增索引，可以使用len(df)，在最後新增一行
for i in range(5):
df.loc[len(df)] = [randint(-1,1) for n in range(3)]

當然如果我們對我們的資料足夠了解，或者index並不重要，我們可以對index按0-based重新賦值。然後新增新行，也就不會出現問題。

import pandas as pd

from numpy.random import randint
df = pd.dataframe(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
for i in range(5):
s = pd.series()
# 這裡 series 必須是 dict-like 型別
# 這裡必須選擇ignore_index=true 或者給 series 乙個index值
#也可以直接填寫字典格式進去

import time

import pandas as pd
from numpy.random import randint
# 採用 loc
t = time.time()
df = pd.dataframe(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
for i in xrange(10000):
df.loc[i] = [randint(-1,1) for n in range(3)] 
print('loc:', time.time() - t)
t = time.time()
df = pd.dataframe(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
for i in xrange(10000):
s = pd.series()
# ('loc:', 18.150289058685303)

再定義乙個dataframe，然後合併兩個df

pandas將一行資料展開成多行的需求

在使用 pandas 進行資料分析的過程中，我們常常會遇到將一行資料展開成多行的需求，多麼希望能有乙個類似於 hive sql 中的 explode 函式。這個函式如下 原資料集如下 資料集如下 data date range 20200520 20200618 id 257f date range...

mysql 一行資料拆分多行

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