I want to append a specific amount of empty rows to that df
df = pd.DataFrame({'cow': [2, 4, 8],
'shark': [2, 0, 0],
'pudle': [10, 2, 1]})
with df = df.append(pd.Series(), ignore_index = True) I append one empty row, how can I append x amount of rows ?
You can use df.reindex to achieve this goal.
df.reindex(list(range(0, 10))).reset_index(drop=True)
cow shark pudle
0 2.0 2.0 10.0
1 4.0 0.0 2.0
2 8.0 0.0 1.0
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN
The arguments you provide to df.reindex is going to be the total number of rows the new DataFrame has. So if your DataFrame has 3 objects, providing a list that caps out at 10 will add 7 new rows.
I'm not too pandas savvy, but if you can already add one empty row, why not just try writing a for loop and appending x times?
for i in range(x):
df = df.append(pd.Series(), ignore_index = True)
You could do:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'cow': [2, 4, 8],
'shark': [2, 0, 0],
'pudle': [10, 2, 1]})
n = 10
df = df.append([[] for _ in range(n)], ignore_index=True)
print(df)
Output
cow shark pudle
0 2.0 2.0 10.0
1 4.0 0.0 2.0
2 8.0 0.0 1.0
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN
10 NaN NaN NaN
11 NaN NaN NaN
12 NaN NaN NaN
Try with reindex
out = df.reindex(df.index.tolist()+[df.index.max()+1]*5)#reset_index(drop=True)
Out[93]:
cow shark pudle
0 2.0 2.0 10.0
1 4.0 0.0 2.0
2 8.0 0.0 1.0
3 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
reset_index in thereCreate an empty dataframe of the appropriate size and append it:
import numpy as np
df = df.append(pd.DataFrame([[np.nan] * df.shape[1]] * n,columns=df.columns),
ignore_index = True)
