【Pandas】Pandas的DataFrame按行插入list数据或者读取一行并存为csv文件

简介: 本文提供了使用Pandas库对DataFrame进行操作的示例代码。

1 DataFrame插入一行

# 初始化一个空Dataframe
import pandas as pd

data_frame = pd.DataFrame(columns=['f0','f1', 'f2', 'f3','f4','f5','f6','f7', 'f8', 'f9','f10','f11','f12','f13', 'f14', 'f15','f16','f17'],index=[])

# 插入一行,如果需要插入多行,加个for循环即可
singlelist = [0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
indexsize = data_frame.index.size
data_frame.loc[indexsize] =singlelist
data_frame.index = data_frame.index + 1 
data_frame.to_csv('data_frame.csv',index=False)

1.png

DataFrame读取某行

# 读取第一行
data_frame.loc[data_frame.index[0]].values.tolist()

# 读取第二行
data_frame.loc[data_frame.index[1]].values.tolist()
目录
相关文章
|
4月前
|
数据采集 安全 数据挖掘
Pandas数据合并:10种高效连接技巧与常见问题
在数据分析中,数据合并是常见且关键的步骤。本文针对合并来自多个来源的数据集时可能遇到的问题,如列丢失、重复记录等,提供系统解决方案。基于对超1000个复杂数据集的分析经验,总结了10种关键技术,涵盖Pandas库中`merge`和`join`函数的使用方法。内容包括基本合并、左连接、右连接、外连接、基于索引连接、多键合并、数据拼接、交叉连接、后缀管理和合并验证等场景。通过实际案例与技术原理解析,帮助用户高效准确地完成数据整合任务,提升数据分析效率。
385 13
Pandas数据合并:10种高效连接技巧与常见问题
|
7月前
|
监控 物联网 数据处理
Pandas高级数据处理:数据流式计算
本文介绍了如何使用 Pandas 进行流式数据处理。流式计算能够实时处理不断流入的数据,适用于金融交易、物联网监控等场景。Pandas 虽然主要用于批处理,但通过分块读取文件、增量更新 DataFrame 和使用生成器等方式,也能实现简单的流式计算。文章还详细讨论了内存溢出、数据类型不一致、数据丢失或重复及性能瓶颈等常见问题的解决方案,并建议在处理大规模数据时使用专门的流式计算框架。
455 100
Pandas高级数据处理:数据流式计算
|
7月前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
Pandas高级数据处理:数据仪表板制作
《Pandas高级数据处理:数据仪表板制作》涵盖数据清洗、聚合、时间序列处理等技巧,解决常见错误如KeyError和内存溢出。通过多源数据整合、动态数据透视及可视化准备,结合性能优化与最佳实践,助你构建响应快速、数据精准的商业级数据仪表板。适合希望提升数据分析能力的开发者。
162 31
|
7月前
|
缓存 数据可视化 BI
Pandas高级数据处理:数据仪表板制作
在数据分析中,面对庞大、多维度的数据集(如销售记录、用户行为日志),直接查看原始数据难以快速抓住重点。传统展示方式(如Excel表格)缺乏交互性和动态性,影响决策效率。为此,我们利用Python的Pandas库构建数据仪表板,具备数据聚合筛选、可视化图表生成和性能优化功能,帮助业务人员直观分析不同品类商品销量分布、省份销售额排名及日均订单量变化趋势,提升数据洞察力与决策效率。
121 12
|
7月前
|
消息中间件 数据挖掘 数据处理
Pandas高级数据处理:数据流式计算
在大数据时代,Pandas作为Python强大的数据分析库,在处理结构化数据方面表现出色。然而,面对海量数据时,如何实现高效的流式计算成为关键。本文探讨了Pandas在流式计算中的常见问题与挑战,如内存限制、性能瓶颈和数据一致性,并提供了详细的解决方案,包括使用`chunksize`分批读取、向量化操作及`dask`库等方法,帮助读者更好地应对大规模数据处理需求。
152 17
|
7月前
|
数据采集 存储 数据可视化
Pandas高级数据处理:数据报告生成
Pandas 是数据分析领域不可或缺的工具,支持多种文件格式的数据读取与写入、数据清洗、筛选与过滤。本文从基础到高级,介绍如何使用 Pandas 进行数据处理,并解决常见问题和报错,如数据类型不一致、时间格式解析错误、内存不足等。最后,通过数据汇总、可视化和报告导出,生成专业的数据报告,帮助你在实际工作中更加高效地处理数据。
182 8
|
7月前
|
数据采集 并行计算 数据可视化
Pandas高级数据处理:数据报告生成实战指南
数据报告生成面临数据质量、计算性能、呈现形式和自动化等核心挑战。常见问题包括缺失值导致统计失真、内存溢出及可视化困难。解决方案涵盖数据清洗、分块处理、安全绘图模板等。通过模块化设计、异常处理机制和性能优化策略,如使用`category`类型、并行计算等,可大幅提升效率。最佳实践建议建立数据质量检查清单、版本控制和自动化测试框架,确保系统具备自适应能力,提升报告生成效率300%以上。
154 12
|
安全 Java
java线程之List集合并发安全问题及解决方案
java线程之List集合并发安全问题及解决方案
1274 1
|
Java API Apache
怎么在在 Java 中对List进行分区
本文介绍了如何将列表拆分为给定大小的子列表。尽管标准Java集合API未直接支持此功能,但Guava和Apache Commons Collections提供了相关API。
289 1
|
运维 关系型数据库 Java
PolarDB产品使用问题之使用List或Range分区表时,Java代码是否需要进行改动
PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。