熊猫:在不同的Dataframe中反复添加一行(没有.append())

Question

我有两只熊猫数据(“铭文”和“地名”；在这两种情况下，一行是一个条目，文本和元数据保存在几个不同的列中)。我在找所有有地名的铭文。为此，我遍历地名(“地名”)，然后遍历所有铭文(“文字”)，寻找匹配项。

如果找到匹配项，我希望将整个铭文(整行)复制到一个新的dataframe (称为"matches"，它的列与“铭文”相同)，然后向它添加一些来自"placenames“dataframe的元素(例如，匹配的名称或GPS坐标)。

使用附加函数，这很容易实现：

for idx, elem in enumerate(placenames['names']):
  for index, element in enumerate(inscriptions['text']):
    if elem in element:
      matches = matches.append(inscriptions.iloc[index], ignore_index=True)
      matches.at[row, 'place'] = placenames['name'].iloc[idx]
      matches.at[row, 'latitude'] = placenames['latitude'].iloc[idx]

但是，由于不推荐使用frame.append方法，所以我想避免使用它，但我只是不能让它使用pd.concat()或其他任何东西:每当我尝试时，行不是写在下面，而是作为一个额外的列来写的，从而生成一个有大量空单元格的dataframe，对我来说非常无用。

有人知道我如何将上面的代码转换成一个非反对的变体吗？任何帮助都是非常感谢的，谢谢。

Answer 1

单行是pandas.Series，concat()将其添加为列，但如果将行转换为pandas.DataFrame和转发器，则concat()将其添加为行。

它可以是这样的：

matches = pd.concat([matches, pd.DataFrame(inscriptions.iloc[index].T] )

编辑：

最小工作示例(有其他更改)

import pandas as pd

placenames = pd.DataFrame({
    'name': ['abc', 'xyz'],
    'latitude': [1, 2], 
})    
    
inscriptions = pd.DataFrame({
    'text': ['hello abc', 'bye xyz'], 
})

matches = pd.DataFrame({
    'text': ['text foo', 'text bar'], 
    'place': ['foo', 'bar'], 
    'latitude': [11, 12], 
})

for idx_placenames, row_placenames in placenames.iterrows():
    for idx_inscriptions, row_inscriptions in inscriptions.iterrows():
        if row_placenames['name'] in row_inscriptions['text']:
            row_inscriptions['place'] = row_placenames['name']
            row_inscriptions['latitude'] = row_placenames['latitude']
            #matches = matches.append(row_inscriptions, ignore_index=True)
            matches = pd.concat([matches, pd.DataFrame(row_inscriptions).T ])

#matches = matches.reset_index(drop=True)
print(matches)