将给定行移动到 DataFrame 的末尾

Question

我想从 DataFrame 中取出给定的行并添加到相同的 DataFrame 中。

我下面的代码就是这样做的，但我不确定我的做法是否正确，或者是否有更简单、更好、更快的方法？

testdf = df.copy()
#get row 
target_row = testdf.ix[[2],:]
#del row from df
testdf.drop([testdf.index[2]], axis=0, inplace=True)
#concat original row to end or start of df
newdf = pd.concat([testdf, target_row], axis=0)

谢谢

Answer 1

我可以将它简化为一行：

pd.concat([df.ix[0:1], df.ix[3:], df.ix[[2]]])

不过我没有发现您的代码和我的代码之间有任何性能差异。想必抄袭是罪魁祸首。

Answer 2

我会在 shifting 之后直接分配给 df 而不是 concat，然后使用 iloc 引用要分配行的位置，你必须调用 squeeze 这样你就可以只分配值并丢失原始索引值，否则它会引发 ValueError:

In [210]:
df = pd.DataFrame({'a':np.arange(5)})
df

Out[210]:
   a
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4

In [206]:
target_row = df.ix[[2],:]
target_row

Out[206]:
   a
2  2

In [211]:
df = df.shift()
df.iloc[0] = target_row.squeeze()
df

Out[211]:
   a
0  2
1  0
2  1
3  2
4  3

编辑

最后插入：

In [255]:
df = pd.DataFrame({'a':np.arange(5)})
target_row = df.ix[[2],:]
df = df.shift(-1)
df.iloc[-1] = target_row.squeeze()
df

Out[255]:
   a
0  1
1  2
2  3
3  4
4  2

另一个更新

感谢@AsheKetchum 指出我之前的回答是错误的，现在 3 年后看这个我意识到你可以 reindex the orig df:

如果我们将索引的副本作为 list:

In[24]:
idx = df.index.tolist()
idx

Out[24]: [0, 1, 2, 3, 4]

然后我们可以 pop 从此列表中感兴趣的索引：

In[25]:
idx.pop(2)
idx

Out[25]: [0, 1, 3, 4]

现在我们可以 reindex 通过添加到这个列表中：

In[26]:
df.reindex([2] + idx)

Out[26]: 
   a
2  2
0  0
1  1
3  3
4  4

或追加：

In[27]:    
df.reindex(idx+[2])

Out[27]: 
   a
0  0
1  1
3  3
4  4
2  2

Answer 3

为了提高性能，您可能需要考虑保留一个运行列表，其中包含要移动到 DataFrame 末尾的所有行，然后一次性将它们全部移动 pd.concat 操作。

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns=list('ABC'))
target_rows = [1, 3, 4]

a = df.iloc[[i for i in df.index if i not in target_rows], :]
b = df.iloc[target_rows, :]
>>> pd.concat([a, b])
          A         B         C
0  0.818722  0.174153  0.522383
2  0.581577  0.840306  0.985089
1  0.645752  0.238476  0.670922
3  0.198271  0.501911  0.954477
4  0.965488  0.735559  0.701077

Answer 4

我只是删除一行并在末尾追加。

df = pd.DataFrame({'a':np.arange(5)})
df.drop(2).append(df.ix[2]).reset_index(drop=True) # move 3rd row
df.drop(df.head(2).index).append(df.head(2)).reset_index() # move first 2 rows

Answer 5

类似于YH Wu写的，如果你知道索引（或索引），你可以在一行中完成。但是，ix 已被弃用，因此请改用 loc：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a':np.arange(5)})

#    a
# 0  0
# 1  1
# 2  2
# 3  3
# 4  4

# move the line with index 2 to the end:
df2 = df.drop(2).append(df.loc[2])

#    a
# 0  0
# 1  1
# 3  3
# 4  4
# 2  2

# several indices, moves 3 and 2 to the end in that order:
to_move = [3, 2]
df2 = df.drop(to_move).append(df.loc[to_move])

#    a
# 0  0
# 1  1
# 4  4
# 3  3
# 2  2

.drop 删除带有您作为参数给出的索引（或多个索引）的行。使用 df.loc[x]，您 select 具有索引（或多个索引）x 的行。如果你写 df = df.drop... ，你直接将更改应用到原始 DataFrame。如果要重置索引，可以执行“.reset_index(drop=True)”（如果不想将原始索引保留为新列，则为 drop=True）。

将给定行移动到 DataFrame 的末尾

Move given row to end of DataFrame

python

concat

dataframe

pandas