Pandas中向DataFrame追加行的方法|极客教程

Pandas中向DataFrame追加行的方法

在数据处理和分析中，经常需要将新的数据行添加到现有的DataFrame中。Pandas库提供了多种方式来实现这一功能，本文将详细介绍如何在Pandas中向DataFrame追加行，包括使用append()方法、concat()函数以及直接使用loc或iloc索引器。

1. 使用`append()`方法追加行

append()方法是Pandas中用于追加行的一个非常直接的方法。它可以将一个Series或另一个DataFrame追加到原始DataFrame的末尾。这个方法默认不修改原始DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

示例代码1：使用`append()`追加单行

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Series，作为新行
new_row = pd.Series(['Charlie', 'pandasdataframe.com', 35], index=df.columns)

# 追加新行
new_df = df._append(new_row, ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

Pandas中向DataFrame追加行的方法

示例代码2：使用`append()`追加多行

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_rows = pd.DataFrame({
    'Name': ['Charlie', 'David'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [35, 40]
})

# 追加新行
new_df = df._append(new_rows, ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

Pandas中向DataFrame追加行的方法

2. 使用`concat()`函数追加行

concat()函数是Pandas中用于合并两个或多个DataFrame的通用函数。它不仅可以用于列的合并，也常用于行的追加。与append()相比，concat()提供了更多的灵活性，例如可以同时追加多个DataFrame。

示例代码3：使用`concat()`追加单行

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DataFrame
new_row = pd.DataFrame([['Charlie', 'pandasdataframe.com', 35]], columns=df.columns)

# 追加新行
new_df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

Pandas中向DataFrame追加行的方法

示例代码4：使用`concat()`追加多行

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_rows = pd.DataFrame({
    'Name': ['Charlie', 'David'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [35, 40]
})

# 追加新行
new_df = pd.concat([df, new_rows], ignore_index=True)
print(new_df)

Output:

Pandas中向DataFrame追加行的方法

3. 使用`loc`或`iloc`索引器直接添加行

除了使用append()和concat()之外，还可以直接使用loc或iloc索引器来在DataFrame中添加新行。这种方法可以直接在原始DataFrame上操作，不需要创建新的DataFrame。

示例代码5：使用`loc`添加单行

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)] = ['Charlie', 'pandasdataframe.com', 35]
print(df)

Output:

Pandas中向DataFrame追加行的方法

示例代码6：使用`iloc`添加单行

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iloc添加新行（通常不推荐此方法，因为iloc主要用于位置索引）
df.iloc[len(df)] = ['Charlie', 'pandasdataframe.com', 35]
print(df)