Pandas Python: preencher um quadro de dados linha por linha

A tarefa simples de adicionar uma linha a um pandas.DataFrameobjeto parece ser difícil de realizar. Existem três perguntas sobre o stackoverflow relacionadas a isso, nenhuma das quais fornece uma resposta útil.

Aqui está o que estou tentando fazer. Eu tenho um DataFrame do qual eu já conheço a forma e os nomes das linhas e colunas.

>>> df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])
>>> df
     a    b    c    d
x  NaN  NaN  NaN  NaN
y  NaN  NaN  NaN  NaN
z  NaN  NaN  NaN  NaN

Agora, tenho uma função para calcular os valores das linhas iterativamente. Como posso preencher uma das linhas com um dicionário ou um pandas.Series? Aqui estão várias tentativas que falharam:

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df['y'] = y
AssertionError: Length of values does not match length of index

Aparentemente, ele tentou adicionar uma coluna em vez de uma linha.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.join(y)
AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'is_unique'

Mensagem de erro muito pouco informativa.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.set_value(index='y', value=y)
TypeError: set_value() takes exactly 4 arguments (3 given)

Aparentemente, isso é apenas para definir valores individuais no quadro de dados.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.append(y)
Exception: Can only append a Series if ignore_index=True

Bem, eu não quero ignorar o índice, caso contrário, aqui está o resultado:

>>> df.append(y, ignore_index=True)
     a    b    c    d
0  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN
3    1    5    2    3

Alinhou os nomes das colunas com os valores, mas perdeu os rótulos das linhas.

>>> y = {'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3} 
>>> df.ix['y'] = y
>>> df
                                  a                                 b  \
x                               NaN                               NaN
y  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}
z                               NaN                               NaN

                                  c                                 d
x                               NaN                               NaN
y  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}  {'a': 1, 'c': 2, 'b': 5, 'd': 3}
z                               NaN                               NaN

Isso também falhou miseravelmente.

Então como você faz isso ?

df['y'] irá definir uma coluna

desde que você deseja definir uma linha, use .loc

Observe que .ixaqui é equivalente, o seu falhou porque você tentou atribuir um dicionário a cada elemento da linha, yprovavelmente não o que você deseja; a conversão para uma série informa aos pandas que você deseja alinhar a entrada (por exemplo, você não precisa especificar todos os elementos)

In [7]: df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])

In [8]: df.loc['y'] = pandas.Series({'a':1, 'b':5, 'c':2, 'd':3})

In [9]: df
Out[9]: 
     a    b    c    d
x  NaN  NaN  NaN  NaN
y    1    5    2    3
z  NaN  NaN  NaN  NaN

Minha abordagem foi, mas não posso garantir que esta seja a solução mais rápida.

df = pd.DataFrame(columns=["firstname", "lastname"])
df = df.append({
     "firstname": "John",
     "lastname":  "Johny"
      }, ignore_index=True)

Esta é uma versão mais simples

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=('col1', 'col2', 'col3'))
for i in range(5):
   df.loc[i] = ['<some value for first>','<some value for second>','<some value for third>']`

Se suas linhas de entrada são listas e não dicionários, a seguir é uma solução simples:

import pandas as pd
list_of_lists = []
list_of_lists.append([1,2,3])
list_of_lists.append([4,5,6])

pd.DataFrame(list_of_lists, columns=['A', 'B', 'C'])
#    A  B  C
# 0  1  2  3
# 1  4  5  6