Pandas 如何在dataframe中追加行并指定其索引标签

在本文中，我们将介绍如何使用pandas将行添加到dataframe中并指定其索引标签。dataframe是一种非常常见的数据结构，在数据分析和机器学习中经常被使用。

数据准备

首先，让我们创建一个示例dataframe，包含三列“姓名”、“年龄”和“性别”。

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [22, 31, 45],
        '性别': ['男', '女', '男']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

该代码将输出以下结果：

	姓名	年龄	性别
0	张三	22	男
1	李四	31	女
2	王五	45	男

追加行并指定其索引标签

使用pandas追加行的方法非常简单。我们可以使用append()函数来追加一行数据，类似于以下代码：

new_row = {'姓名': '赵六', '年龄': 28, '性别': '男'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

上述代码将追加一行数据到我们的dataframe中，并将其索引标签自动分配为3。输出结果如下：

	姓名	年龄	性别
0	张三	22	男
1	李四	31	女
2	王五	45	男
3	赵六	28	男

通过上述代码，我们实现了在dataframe中追加一个新的行。但是，如果我们想要指定新行的索引标签呢？这时，我们需要使用loc[]函数来实现。下面是一些代码示例，演示如何使用loc[]函数将新行添加到指定的索引标签处：

df.loc[3] = ['钱七', 19, '女']
print(df)

上述代码将在索引标签3处添加一行，并赋值为“钱七”、“19”和“女”。输出结果如下：

	姓名	年龄	性别
0	张三	22	男
1	李四	31	女
2	王五	45	男
3	钱七	19	女

除了使用loc[]函数，我们还可以使用set_index()函数将新行设置为dataframe的索引，如下所示：

df = df.set_index(['姓名'])
df.loc['孙八'] = [35, '男']
df = df.reset_index()
print(df)

上述代码将首先使用set_index()函数将“姓名”列设置为dataframe的索引，然后使用loc[]函数将新行添加到“孙八”的索引标签处。最后，我们需要使用reset_index()函数将dataframe的索引重置为默认值。输出结果如下：

	姓名	年龄	性别
0	张三	22	男
1	李四	31	女
2	王五	45	男
3	孙八	35	男

总结

本文我们介绍了如何使用pandas将行添加到dataframe中并指定其索引标签。我们演示了使用append()函数和loc[]函数来追加行，同时利用set_index()函数和reset_index()函数将新行设置为dataframe的索引。这些方法可以帮助我们方便地处理数据中新增的行。

在实际数据分析和机器学习中，我们经常需要向dataframe中添加新的行数据。因此，了解如何添加行数据并制定索引标签非常重要。希望本文对你的学习和工作有所帮助。