pandas dataframe 增加一行

1. 介绍

在数据分析和处理中，经常会使用到 pandas 库。pandas 是一个强大的数据处理工具，提供了灵活且高效的数据结构，尤其是 DataFrame，它是 pandas 最常用的数据结构之一。

DataFrame 是一个二维的数据结构，类似于电子表格或 SQL 表格，每列可以是不同的数据类型（整数、浮点数、字符串等）。在实际使用中，我们通常需要对 DataFrame 进行增加、删除或编辑行的操作。本文将详细介绍如何使用 pandas 在 DataFrame 中增加一行数据的方法。

在开始之前，我们需要确保已经安装了 pandas 库。如果还没有安装，可以通过以下命令来安装：

pip install pandas

接下来，我们将通过示例演示如何使用 pandas 在 DataFrame 中增加一行数据。

2. 示例

首先，在开始之前，我们需要导入 pandas 库并创建一个空的 DataFrame，作为我们的示例：

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])
print(df)

输出如下：

Empty DataFrame
Columns: [Name, Age, City]
Index: []

我们创建了一个空的 DataFrame，包含了三个列：Name、Age 和 City。

下面，我们将向 DataFrame 中添加一行数据。在 pandas 中，添加一行数据的方法有多种，我们将依次介绍其中的几种方法。

2.1 使用字典添加一行数据

# 使用字典添加一行数据
data = {'Name': 'Alice', 'Age': 28, 'City': 'New York'}
df = df.append(data, ignore_index=True)
print(df)

输出如下：

    Name Age      City
0  Alice  28  New York

我们通过字典的方式创建了一行数据，并将其添加到了 DataFrame 中。

在上述代码中，我们首先创建了一个字典 data，包含了新行的数据。然后，使用 df.append() 方法将新行添加到 DataFrame 中。ignore_index=True 参数用来自动重置索引。

2.2 使用列表添加一行数据

# 使用列表添加一行数据
data = ['Bob', 35, 'Los Angeles']
df.loc[len(df)] = data
print(df)

输出如下：

    Name Age         City
0  Alice  28     New York
1    Bob  35  Los Angeles

我们通过列表的方式创建了一行数据，并使用 df.loc[len(df)] 将其添加到 DataFrame 的最后一行。

在上述代码中，我们首先创建了一个列表 data，包含了新行的数据。然后，使用 df.loc[len(df)] 将新行添加到 DataFrame 的最后一行。

2.3 使用 Series 对象添加一行数据

# 使用 Series 对象添加一行数据
data = pd.Series(['Charlie', 42, 'Chicago'], index=df.columns)
df = df.append(data, ignore_index=True)
print(df)

输出如下：

      Name Age         City
0    Alice  28     New York
1      Bob  35  Los Angeles
2  Charlie  42      Chicago

我们通过创建一个 Series 对象的方式创建了一行数据，并使用 df.append() 方法将其添加到 DataFrame 中。

在上述代码中，我们首先创建了一个 Series 对象 data，包含了新行的数据，并设置了索引为 DataFrame 的列。然后，使用 df.append() 方法将新行添加到 DataFrame 中。ignore_index=True 参数用来自动重置索引。

2.4 使用 DataFrame 对象添加一行数据

如果我们已经有一个 DataFrame，我们也可以使用另一个 DataFrame 对象添加一行数据。

# 使用 DataFrame 对象添加一行数据
new_row = pd.DataFrame({'Name': 'David', 'Age': 30, 'City': 'San Francisco'}, index=[0])
df = pd.concat([new_row, df]).reset_index(drop=True)
print(df)

输出如下：

      Name Age           City
0    David  30  San Francisco
1    Alice  28       New York
2      Bob  35    Los Angeles
3  Charlie  42        Chicago

我们通过创建一个新的 DataFrame 对象 new_row 的方式创建了一行数据，并使用 pd.concat() 方法将其添加到原有的 DataFrame 中。

在上述代码中，我们首先创建了一个新的 DataFrame 对象 new_row，包含了新行的数据，并设置了索引。然后，使用 pd.concat() 方法将 new_row 和原有的 DataFrame df 连接起来，并使用 reset_index() 方法重置索引。

3. 总结

本文介绍了使用 pandas 在 DataFrame 中增加一行数据的几种方法。通过示例演示，分别使用字典、列表、Series 对象和 DataFrame 对象添加一行数据，并给出了相应的代码运行结果。

在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的方法来增加一行数据，以便更方便地进行数据分析和处理。