पंडों में एक डेटाफ़्रेम एक द्वि-आयामी डेटा संरचना है, अर्थात, डेटा को पंक्तियों और स्तंभों में एक सारणीबद्ध तरीके से संरेखित किया जाता है। हम सूची, तानाशाही, श्रृंखला और अन्य डेटाफ़्रेम का उपयोग करके एक डेटाफ़्रेम बना सकते हैं। लेकिन जब हम पहले से बनाए गए डेटाफ़्रेम में एक नई पंक्ति जोड़ना चाहते हैं, तो इसे एपेंड जैसी इन-बिल्ट विधि के माध्यम से प्राप्त किया जाता है जो इसे डेटाफ़्रेम के अंत में जोड़ते हैं। इस लेख में हम डेटाफ़्रेम में तत्वों की अनुक्रमणिका को शामिल करने वाली कुछ तरकीबों का उपयोग करके डेटाफ़्रेम के शीर्ष पर नई पंक्ति डेटाफ़्रेम को जोड़ने के तरीके खोजेंगे।
उदाहरण
आइए पहले नीचे दिखाए गए पंडों में एक नया डेटाफ़्रेम बनाएं।
import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42],'Gender':['M','M','F','F']}
df = pd.DataFrame(data)
print df आउटपुट
उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -
Age Gender Name 0 28 MTom 1 34 MJack 2 29 FMary 3 42 F Ricky
दृष्टिकोण 1 - उपरोक्त डेटाफ़्रेम के शीर्ष पर एक नई पंक्ति जोड़ने के लिए हम जो पहला तरीका अपनाते हैं, वह है नई आने वाली पंक्ति को डेटाफ़्रेम में बदलना और इंडेक्स मानों को रीसेट करते समय इसे मौजूदा डेटाफ़्रेम के साथ जोड़ना। अनुक्रमणिका रीसेट के कारण नई पंक्ति शीर्ष पर जुड़ जाती है।
उदाहरण
import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42],'Gender':['M','M','F','F']}
df = pd.DataFrame(data)
top_row = pd.DataFrame({'Name':['Lavina'],'Age':[2],'Gender':['F']})
# Concat with old DataFrame and reset the Index.
df = pd.concat([top_row, df]).reset_index(drop = True)
print df को रीसेट करें। आउटपुट
उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -
Age Gender Name 0 2 F Lavina 1 28 M Tom 2 34 M Jack 3 29 F Mary 4 42 F Ricky
दृष्टिकोण 2 - इस दृष्टिकोण में हम Dataframe.iloc[] . का उपयोग करते हैं विधि जो हमें सूचकांक स्थिति 0 पर एक नई पंक्ति जोड़ने की अनुमति देती है। नीचे के उदाहरण में हम .loc विधि के लिए सूचकांक मान का उल्लेख करके एक सूची के रूप में एक नई पंक्ति जोड़ रहे हैं जो कि पहली पंक्ति के लिए सूचकांक मान है।
उदाहरण
import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42],'Gender':['M','M','F','F']}
df = pd.DataFrame(data)
# Add a new row at index position 0 with values provided in list
df.iloc[0] = ['7', 'F','Piyu']
print df आउटपुट
उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं:
Age Gender Name 0 7 F Piyu 1 34 M Jack 2 29 F Mary 3 42 F Ricky