Pandas 如何在Pandas中将新行添加到Dataframe中

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中将新行添加到Dataframe中。从基本操作到高级技巧，我们将为您提供详细的指导和示例代码。

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基本操作

要在Dataframe中添加新行，您可以使用“loc”方法和以下语法：

df.loc[len(df.index)] = [value1, value2, ...]

这里，我们使用“len(df.index)”获取Dataframe中目前的行数，然后将新的一行添加到该位置。您可以用方括号“[]”添加列值。下面是一个示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['Adam', 'Bob'], 'age':[25, 30]})
df.loc[len(df.index)] = ['Charlie', 35]

print(df)

运行结果：

      name   age
0   Adam    25
1   Bob      30
2   Charlie 35

您还可以使用字典来添加新行。请注意，如果字典中不存在Dataframe中的列名，则会自动添加新列。

new_row = {'name':'David', 'age':28}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

运行结果：

      name   age
0   Adam    25
1   Bob 30
2   Charlie 35
3   David   28

高级技巧

当您要添加多行时，单独添加每一行可能会变得繁琐。此时，您可以使用Pandas的“concat”函数。它允许您将多个Dataframe合并为一个，并在指定位置添加新行。

df1 = pd.DataFrame({'name':['Adam', 'Bob'], 'age':[25, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'name':['Charlie', 'David'], 'age':[35, 28]})

df = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
print(df)

运行结果：

      name  age
0   Adam    25
1   Bob 30
2   Charlie 35
3   David   28

该“concat”函数还有其他不同的选项，例如设置新行的键，或仅添加指定的列。请根据需要对其进行自定义。

总结

在Pandas中，将新行添加到Dataframe非常简单。要添加单个行，请使用“loc”方法。要添加多个行，请使用“concat”函数。希望这篇文章为您提供了有用的指导和示例。如果您有任何疑问，请随时留言。