¿Buena alternativa al método Pandas .append(), ahora que está en desuso?

Uso mucho el siguiente método para agregar una sola fila a un marco de datos. Una cosa que realmente me gusta es que te permite agregar un objeto de dictado simple. Por ejemplo:

# Creating an empty dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])

# Appending a row
df = df.append({ 'a': 1, 'b': 2 }, ignore_index=True)

Nuevamente, lo que más me gusta de esto es que el código es muy limpio y requiere muy pocas líneas. Ahora supongo que la alternativa recomendada es:

# Create the new row as its own dataframe
df_new_row = pd.DataFrame({ 'a': [1], 'b': [2] })
df = pd.concat([df, df_new_row])

Entonces, lo que antes era una línea de código ahora son dos líneas con una variable descartable y un cruft adicional donde creo el nuevo marco de datos. 🙁 ¿Hay una buena manera de hacer esto que solo use un dict como el que tengo en el pasado (que no está en desuso)?

Cree una lista con sus diccionarios, si son necesarios, y luego cree un nuevo marco de datos con df = pd.DataFrame.from_records(your_list). El método “agregar” de List es muy eficiente y nunca quedará obsoleto. Los marcos de datos, por otro lado, con frecuencia tienen que ser recreados y todos los datos copiados en anexos, debido a su diseño, es por eso que desaprobaron el método.

También me gusta el método append. Pero puedes hacerlo en una línea con una lista de dictados

df = pd.concat([df, pd.DataFrame.from_records([{ 'a': 1, 'b': 2 }])])

o usando loc y tuplas para valores en DataFrames con índices ascendentes incrementales

df.loc[len(df), ['a','b']] = 1, 2

o tal vez

df.loc[len(df), df.columns] = 3, 4

Si quieres usar concat en cambio:

append

outputxlsx = outputxlsx.append(df, ignore_index=True)

concat

outputxlsx = pd.concat([outputxlsx, df])

Estaba enfrentando un problema similar. Las otras soluciones realmente no funcionaban para mí. Dejo esta respuesta aquí como una posibilidad adicional para tratar el problema, ya que este es el primer resultado de Google para ciertas búsquedas y yo mismo terminé aquí al menos por segunda vez.

En mi caso, los datos no son un dictado, sino solo una lista de valores para un conjunto conocido de parámetros. Quiero agregar los valores de los parámetros a un marco de datos como filas porque de esta manera puedo acceder a una serie de todos los valores de un parámetro a través de df[parameter].

Comienzo con un DataFrame vacío:

parameters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
df = pd.DataFrame(columns=parameters)

d.f.:

        a   b   c   d   e   f

Con agregar podría agregar filas muy convenientes así:

new_row = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=parameters, name="row1")
df.append(new_row)

d.f.:

        a   b   c   d   e   f
row1    1   2   3   4   5   6

Con pd.concat encontré esto para entregar el mismo resultado de una manera muy similar:

new_row = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6], columns=['row1'], index=parameters).T
df = pd.concat((df, new_row))

La clave fue crear un marco de datos (1, n) a partir de los datos 1d y luego transponerlo para que coincida con el otro marco de datos.

Para aquellos, como yo, que quieren una función descriptiva en lugar de muchas frases ingeniosas, aquí hay una opción basada en @Rafael Gaitan arriba.

def appendDictToDF(df,dictToAppend):
  df = pd.concat([df, pd.DataFrame.from_records([dictToAppend])])
  return df

# Creating an empty dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])

# Appending a row
df= appendDictToDF(df,{ 'a': 1, 'b': 2 })

# Deprecated issue has been resolved

# Creating an empty dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
print("df columns:", df)

# Appending a row
df = df.append({ 'a': 1, 'b': 2 }, ignore_index=True)
print("df column Values :", df)

# Create the new row as its own dataframe
df_new_row = pd.DataFrame.from_records({ 'a': [3], 'b': [4] })
df = pd.concat([df, df_new_row])
print("pd concat with two df's :", df)

yo tambien tengo el problema al usar DataFrame.append en mi programa antes, pero se ha solucionado ahora. Esperemos que este fragmento pueda ayudar.

import pandas as pd
df1=pd.DataFrame(dict_1)

def addData(param1,param2,param3):
    dict_2={"list1":var1, "list2":var2, "list3":var3}
    df2=pdDataFrame(dict_2, index={len(dict_2)+1})
    dfc=pd.concat([df1, df2])
    return dfc