Python 将行追加到数据帧

我被一项简单的任务困住了。我想创建一个空数据框，并根据另一个数据集的查询向其追加行。我试过这里的答案，但我遗漏了一些东西。初学者蟒蛇。任何帮助都将不胜感激。我想获取每个状态的前3行，并将它们添加到一个新的数据框中进行处理。我也试着附加

def test（）：
#获取州的列表
states_df=census_df.STNAME.unique（）
总体_df=pd.DataFrame（）
对于州内的st_df：
temp_df=pd.DataFrame（普查[census_df['STNAME']==st].nlargest（3，'CENSUS2010POP'））
pd.concat（[temp_df，population_df]，ignore_index=True）
返回1

欢迎来到SO！您的问题是追加还是前三行

对于append，请尝试函数。它可能看起来像：

#get the list of states
states_df = census_df.STNAME.unique()
population_df = pd.DataFrame()

for st in states_df:
    temp_df = pd.DataFrame(census_df[census_df['STNAME'] == st].nlargest(3,'CENSUS2010POP'))
    population_df = population_df.append(temp_df, ignore_index = True) #append the temp df to your main df, ignoring the index

对于最上面的行，您可以使用df.sort_值（按=['column name']，升序=False），然后选择最上面的三行：

population_df = population_df.append(temp_df[0:3], ignore_index = True)

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我想我知道你在做什么，一年前我玩得很开心，坚持下去

我发现连接一组切片数据帧的最简单/最快的方法是将每个df附加到一个列表，然后在最后连接该列表。请参阅下面的工作代码（它实现了我对您的理解）

我同意David关于排序的建议，更容易使用排序，然后只需将前3个部分切片。正如nlargest（）工作并返回一个系列，我相信不是一个数据帧，而您希望保留整个数据帧结构（所有列）以进行连接

为什么函数返回1？打字错误我想如果你把它放在一个函数中，你会想要返回你想要的输出，所以我也改变了

import pandas as pd
import numpy as np


#create fake data random numbers
data = np.random.randint(2,11,(40,3))
census_df = pd.DataFrame(index=range(40), columns=['Blah', 'Blah2','CENSUS2010POP'], data=data)
#create fake STNAME column
census_df['STNAME'] = list('aaaabbbbccccddddeeeeffffgggghhhhiiiijjjj')

#Function:
def test(census_df):
    states_list = census_df.STNAME.unique() #changed naming to _list as it's not a df.
    list_of_dfs = list() #more efficient to append each df to a list
    for st in states_list:
        temp_df = census_df[census_df['STNAME']==st]
        temp_df = temp_df.sort_values(by=['CENSUS2010POP'], ascending=False).iloc[:3]
        list_of_dfs.append(temp_df)
    population_df = pd.concat(list_of_dfs,ignore_index=True)
    return population_df

population_df = test(census_df)

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@当然是我的名字！这是Coursera五门课程中的第一门课程。对于像我这样的初学者来说，这是非常艰难和苛刻的，但同样值得。我只上了前3门课，但即使到了最后，我也已经完成了一些有监督的机器学习活动。@Declan-非常感谢。是的，我正在努力完成专业课程1！毫无疑问，你会经常在这里见到我。返回1只是为了不妨碍我，我正在使用print语句进行调试。