iloc 메소드는 위치에 따른 선택을 위한 정수 위치 기반 인덱싱입니다. iloc을 사용하여 DataFrame에 목록을 추가합니다.
먼저 DataFrame을 생성해 보겠습니다. 데이터는 이 예의 팀 순위 목록 형식입니다.
# data in the form of list of team rankings Team = [['India', 1, 100],['Australia', 2, 85],['England', 3, 75],['New Zealand', 4 , 65],['South Africa', 5, 50],['Bangladesh', 6, 40]] # Creating a DataFrame and adding columns dataFrame = pd.DataFrame(Team, columns=['Country', 'Rank', 'Points'])
다음은 추가할 행입니다 -
myList = ["Sri Lanka", 7, 30]
iloc()을 사용하여 위의 행을 추가합니다. 5는 인덱스 6을 의미합니다. 즉, 위치 6 행이 위의 새 행으로 대체됩니다 -
dataFrame.iloc[5] = myList
예시
다음은 코드입니다 -
import pandas as pd # data in the form of list of team rankings Team = [['India', 1, 100],['Australia', 2, 85],['England', 3, 75],['New Zealand', 4 , 65],['South Africa', 5, 50],['Bangladesh', 6, 40]] # Creating a DataFrame and adding columns dataFrame = pd.DataFrame(Team, columns=['Country', 'Rank', 'Points']) print"DataFrame...\n",dataFrame # row to be appended myList = ["Sri Lanka", 7, 30] # append the above row using iloc() # 5 means index 6 i.e. position 6 row will get replaced with the above new row dataFrame.iloc[5] = myList # display the update dataframe print"\nUpdated DataFrame after appending a row using iloc...\n",dataFrame
출력
이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -
DataFrame... Country Rank Points 0 India 1 100 1 Australia 2 85 2 England 3 75 3 New Zealand 4 65 4 South Africa 5 50 5 Bangladesh 6 40 Updated DataFrame after appending a row using iloc... Country Rank Points 0 India 1 100 1 Australia 2 85 2 England 3 75 3 New Zealand 4 65 4 South Africa 5 50 5 Sri Lanka 7 30