リストまたはシリーズをパンダのDataFrameに行として追加しますか？

したがって、空のパンダDataFrameを初期化し、このDataFrameの行としてリスト（またはシリーズ）を繰り返し追加したいと思います。これを行う最良の方法は何ですか？

パンダの外側ですべての追加を行う方が簡単な場合もあります。その場合は、DataFrameを一度に作成するだけです。

>>> import pandas as pd
>>> simple_list=[['a','b']]
>>> simple_list.append(['e','f'])
>>> df=pd.DataFrame(simple_list,columns=['col1','col2'])
   col1 col2
0    a    b
1    e    f

df = pd.DataFrame(columns=list("ABC"))
df.loc[len(df)] = [1,2,3]

シンプルでおかしなソリューションは次のとおりです。

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame()
>>> df = df.append({'foo':1, 'bar':2}, ignore_index=True)

このようなことをしてもらえますか？

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2'])
>>> df = df.append(pd.Series(['a', 'b'], index=['col1','col2']), ignore_index=True)
>>> df = df.append(pd.Series(['d', 'e'], index=['col1','col2']), ignore_index=True) 
>>> df
  col1 col2
0    a    b
1    d    e

誰かがよりエレガントな解決策を持っていますか？

Mike Chiricoの回答に従います...データフレームが既に入力されている後にリストを追加したい場合...

>>> list = [['f','g']]
>>> df = df.append(pd.DataFrame(list, columns=['col1','col2']),ignore_index=True)
>>> df
  col1 col2
0    a    b
1    d    e
2    f    g

Seriesを追加し、DataFrameの列としてSeriesのインデックスを使用する場合は、大括弧の間にSeriesを追加するだけです。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame()

In [3]: row=pd.Series([1,2,3],["A","B","C"])

In [4]: row
Out[4]: 
A    1
B    2
C    3
dtype: int64

In [5]: df.append([row],ignore_index=True)
Out[5]: 
   A  B  C
0  1  2  3

[1 rows x 3 columns]

Whitoutはignore_index=True適切なインデックスを取得しません。

これは、すでに作成されたデータフレームを前提として、リストを新しい行として追加する関数です。これにはおそらくエラーキャッチャーがスローされているはずですが、何を追加するかが正確にわかっている場合は問題になりません。

import pandas as pd
import numpy as np

def addRow(df,ls):
    """
    Given a dataframe and a list, append the list as a new row to the dataframe.

    :param df: <DataFrame> The original dataframe
    :param ls: <list> The new row to be added
    :return: <DataFrame> The dataframe with the newly appended row
    """

    numEl = len(ls)

    newRow = pd.DataFrame(np.array(ls).reshape(1,numEl), columns = list(df.columns))

    df = df.append(newRow, ignore_index=True)

    return df

追加機能内でリストをデータフレームに変換することは、ループで適用された場合にも機能します。

import pandas as pd
mylist = [1,2,3]
df = pd.DataFrame()
df = df.append(pd.DataFrame(data[mylist]))

単にlocを使用します。

>>> df
     A  B  C
one  1  2  3
>>> df.loc["two"] = [4,5,6]
>>> df
     A  B  C
one  1  2  3
two  4  5  6

ここで言及したように-https://kite.com/python/answers/how-to-append-a-list-as-a-row-to-a-pandas-dataframe-in-python、最初に必要がありますリストをシリーズに変換し、シリーズをデータフレームに追加します。

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ["a", "b"])
to_append = [5, 6]
a_series = pd.Series(to_append, index = df.columns)
df = df.append(a_series, ignore_index=True)

最も簡単な方法：

my_list = [1,2,3,4,5]
df['new_column'] = pd.Series(my_list).values

編集：

新しいリストの長さは、対応するデータフレームと同じであることを忘れないでください。