How to make possible to add new row to a dataset without changing index

July 6, 2022

I have the following dataset

       Books'Title                        Authors  Publishing Year  \
1     Il nome della rosa                    Umberto Eco             1980   
2  L'amore che ti meriti                 Daria Bignardi             2014   
3  Memorie dal sottsuolo              Fëdor Dostoevskij             1864   
4                Oblomov  Ivan Alexandrovich Goncharov              1859   

  Publication House  
1          Bompiani  
2         Mondadori  
3           Rizzoli  
4       Feltrinelli

I have built it as follows:

data = [("Il nome della rosa","Umberto Eco", 1980), 
        ("L'amore che ti meriti","Daria Bignardi", 2014), 
        ("Memorie dal sottsuolo", " Fëdor Dostoevskij", 1864), 
        ("Oblomov", "Ivan Alexandrovich Goncharov ", 1859)]

index = range(1,5,1)
data = pd.DataFrame(data, columns = ["Books'Title", "Authors", "Publishing Year"], index = index)
data

pubhouses = ["Bompiani", "Mondadori", "Rizzoli", "Feltrinelli"]
data.insert(3, 'Publication House', pubhouses)
data

I am trying adding new rows as follows in the 4th position but without changing the original index of the dataset. By following the suggestions of this website page Insert a row to pandas dataframe

new_row = ['Le avventure di Pinocchio', 'Carlo Collodi',  1883, 'Giunti']
new_row 

for i in range(1, 6):
    data.loc[-1] = new_row
    data.index = data.index + 1
    data = data.sort_index()
data

But I am getting the following dataset

May I ask – since I am a beginner how to possibly perform this operation? How would it be possible to exchange the original index of the dataset?

Thanks

>Solution :

Because your index is numeric and loc and iloc are the same here (and only here), you can enlarge your dataframe easily:

data.loc[data.index[-1] + 1] = new_row
print(data)

# Output
                 Books'Title                        Authors  Publishing Year Publication House
1         Il nome della rosa                    Umberto Eco             1980          Bompiani
2      L'amore che ti meriti                 Daria Bignardi             2014         Mondadori
3      Memorie dal sottsuolo              Fëdor Dostoevskij             1864           Rizzoli
4                    Oblomov  Ivan Alexandrovich Goncharov              1859       Feltrinelli
5  Le avventure di Pinocchio                  Carlo Collodi             1883            Giunti

Else you have to build a dataframe and concatenate it:

df = pd.DataFrame([new_row], columns=data.columns)
data = pd.concat([data, df], ignore_index=True)
print(data)

# Output
                 Books'Title                        Authors  Publishing Year Publication House
0         Il nome della rosa                    Umberto Eco             1980          Bompiani
1      L'amore che ti meriti                 Daria Bignardi             2014         Mondadori
2      Memorie dal sottsuolo              Fëdor Dostoevskij             1864           Rizzoli
3                    Oblomov  Ivan Alexandrovich Goncharov              1859       Feltrinelli
4  Le avventure di Pinocchio                  Carlo Collodi             1883            Giunti