附加到一个空的数据框架在熊猫?

是否有可能附加到一个不包含任何索引或列的空数据帧?

我试图这样做，但一直得到一个空的数据框架在结束。

如。

import pandas as pd


df = pd.DataFrame()
data = ['some kind of data here' --> I have checked the type already, and it is a dataframe]
df.append(data)

结果如下所示:

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

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小开

这应该有用:

>>> df = pd.DataFrame()
>>> data = pd.DataFrame({"A": range(3)})
>>> df.append(data)
A
0  0
1  1
2  2

但是append不会在原地发生，所以如果你想要它，你必须存储输出:

>>> df
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
>>> df = df.append(data)
>>> df
A
0  0
1  1
2  2

小开

如果你想添加一行，你可以使用字典:

df = pd.DataFrame()
df = df.append({'name': 'Zed', 'age': 9, 'height': 2}, ignore_index=True)

这就给了你:

   age  height name
0    9       2  Zed

小开

最佳答案

你可以这样连接数据:

InfoDF = pd.DataFrame()
tempDF = pd.DataFrame(rows,columns=['id','min_date'])


InfoDF = pd.concat([InfoDF,tempDF])

小开

pandas.DataFrame.append 1.4.0版后已移除:使用concat()代替。

因此:

df = pd.DataFrame() # empty dataframe
df2 = pd..DataFrame(...) # some dataframe with data


df = pd.concat([df, df2])

小开

答案是非常有用的，但由于pandas.DataFrame.append已弃用(正如各种用户已经提到的)，并且使用pandas.concat的答案不是“可运行的代码片段”;我想增加以下片段:

import pandas as pd


df = pd.DataFrame(columns =['name','age'])
row_to_append = pd.DataFrame([{'name':"Alice", 'age':"25"},{'name':"Bob", 'age':"32"}])
df = pd.concat([df,row_to_append])

所以df现在是:

    name age
0  Alice  25
1    Bob  32