我想将数据插入到数据帧的第一行，并从数据帧中删除最后一行。我需要做很多次此操作。
从这两个问题。Q1Q2 我有一些这样的代码：
targetDF = pd.concat([sourceDF[sourceDF.index == targetDate], targetDF[:]])
targetDF.drop(targetDF.tail(1).index, inplace = True)
这将从：
Volume Today Lag1 Lag2 Lag3 Lag4 Lag5 Direction
2000-05-22 23956801.0 0.338821 1.724165 -0.343514 3.191463 0.714161 0.000000 1.0
2000-05-19 50544773.0 -1.013452 0.338821 1.724165 -0.343514 3.191463 0.714161 -1.0
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2000-01-04 3194413.0 7.397314 5.187307 -1.977310 -0.840434 -2.458993 1.666694 1.0
[100 rows x 8 columns]
自：
Volume Today Lag1 Lag2 Lag3 Lag4 Lag5 Direction
2000-05-23 21822575.0 1.724165 -0.343514 3.191463 0.714161 0.000000 -1.754358 1.0
2000-05-22 23956801.0 0.338821 1.724165 -0.343514 3.191463 0.714161 0.000000 1.0
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2000-01-05 6058531.0 5.187307 -1.977310 -0.840434 -2.458993 1.666694 1.408448 1.0
[100 rows x 8 columns]
从问题1的回答来看，pd.concat()是广泛的。所以我想问一下是否有更好的方法可以做到这一点？
谢谢。
pandas.concat
修改您正在做的事情
targetDF = pd.concat([sourceDF.loc[[targetDate]], targetDF.iloc[:-1]])
pandas.DataFrame.append
或使用DataFrame方法
targetDF = sourceDF.loc[[targetDate]].append(targetDF.iloc[:-1])
请注意，在Pandas中，行的物理顺序并不那么重要 可以使用sort_index或sort_values进行更改。
另请注意，每一行都由索引标识，就像 一个数据库，它在当前数据帧中应该是唯一的。
所以我的概念是：
- 如果要添加新行，请使用append(在末尾(添加索引值比到目前为止的最大索引大 1的索引值。
- 如果要删除行，请删除值最小的行 的索引(从一开始(。
所以行的顺序与你的愿望相反，但你仍然可以 以"您的"顺序处理它们(从刚刚插入的行到 "最旧"行。
只需以与索引相反的顺序访问行。像这样：
df.loc[::-1]