Pandas中添加行的方法|极客教程

Pandas中添加行的方法

Pandas是一个强大的Python数据分析工具库，它提供了许多方便的功能来处理和分析数据。在数据分析过程中，经常需要向DataFrame中添加数据行。本文将详细介绍如何在Pandas中添加行的不同方法，并提供多个示例代码以帮助理解和实践。

1. 使用`append()`方法添加单行

Pandas的append()方法可以用来向DataFrame添加一行。这个方法不会在原地修改DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

示例代码1

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [25, 30]
})

# 创建一个新行的字典
new_row = {'Name': 'Charlie', 'Website': 'pandasdataframe.com', 'Age': 35}

# 使用append()添加新行
new_df = df._append(new_row, ignore_index=True)

print(new_df)

Output:

Pandas中添加行的方法

2. 使用`append()`方法添加多行

如果需要添加多行，可以将这些行组成一个列表，然后传递给append()方法。

示例代码2

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [25, 30]
})

# 创建一个新行的列表
new_rows = [
    {'Name': 'Charlie', 'Website': 'pandasdataframe.com', 'Age': 35},
    {'Name': 'David', 'Website': 'pandasdataframe.com', 'Age': 40}
]

# 使用append()添加新行
new_df = df._append(new_rows, ignore_index=True)

print(new_df)

Output:

Pandas中添加行的方法

3. 使用`loc[]`或`iloc[]`添加行

可以使用loc[]或iloc[]直接在DataFrame中添加行。这种方法会在原地修改DataFrame。

示例代码3

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [25, 30]
})

# 使用loc添加新行
df.loc[len(df)] = {'Name': 'Charlie', 'Website': 'pandasdataframe.com', 'Age': 35}

print(df)

Output:

Pandas中添加行的方法

4. 使用`concat()`函数添加行

concat()函数可以用来合并两个或多个DataFrame。这也可以用来添加行。

示例代码4

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [25, 30]
})

# 创建另一个DataFrame
new_df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Charlie'],
    'Website': ['pandasdataframe.com'],
    'Age': [35]
})

# 使用concat()合并DataFrame
result = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)

print(result)

Output:

Pandas中添加行的方法

5. 使用`DataFrame.append()`添加多个DataFrame

如果有多个DataFrame需要合并，可以使用append()方法连续添加。

示例代码5

import pandas as pd

# 创建第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [25, 30]
})

# 创建第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({
    'Name': ['Charlie'],
    'Website': ['pandasdataframe.com'],
    'Age': [35]
})

# 创建第三个DataFrame
df3 = pd.DataFrame({
    'Name': ['David'],
    'Website': ['pandasdataframe.com'],
    'Age': [40]
})

# 使用append()方法添加多个DataFrame
result = df1._append([df2, df3], ignore_index=True)

print(result)

Output:

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