Pandas 插入带有日期时间索引的行到数据框中

在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 在具有日期时间索引的数据框中插入行。Pandas 是一个功能强大的数据分析库，提供了丰富的数据操作和处理功能。通过插入行，我们可以在数据框中添加新的观测数据，从而对数据集进行更新和扩展。

创建具有日期时间索引的数据框

首先，让我们创建一个具有日期时间索引的数据框，以便在后续操作中插入行。我们可以使用 pandas.DataFrame() 函数来创建一个空的数据框，并指定 index 参数为一组日期时间值。

import pandas as pd

# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame(index=pd.to_datetime([]))
print(df)

输出结果如下：

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

在这个例子中，我们创建了一个空的数据框，它没有任何列或行。

插入行到数据框中

接下来，我们将学习如何向数据框中插入一行具有日期时间索引的新观测数据。

方法一：使用 loc 属性

我们可以使用数据框的 loc 属性来插入新的行。loc 属性允许我们通过行索引和列标签来访问和修改数据。

import pandas as pd

# 创建一个具有日期时间索引的数据框
df = pd.DataFrame(index=pd.to_datetime([]))

# 创建一个新的观测数据行
new_row = pd.DataFrame({'A': 1, 'B': 2}, index=[pd.to_datetime('2022-01-01')])

# 插入新行到数据框中
df.loc[new_row.index] = new_row

print(df)

输出结果如下：

            A  B
2022-01-01  1  2

在这个例子中，我们首先创建了一个具有日期时间索引的空数据框。然后，我们创建了一个新的观测数据行 new_row，指定了该行的索引为 '2022-01-01'。最后，我们使用 loc 属性将新行插入到数据框中。

方法二：使用 append 方法

另一种插入行的方式是使用数据框的 append 方法。append 方法接受一个数据框作为参数，并将其添加为原始数据框的新行。

import pandas as pd

# 创建一个具有日期时间索引的数据框
df = pd.DataFrame(index=pd.to_datetime([]))

# 创建一个新的观测数据行
new_row = pd.DataFrame({'A': 1, 'B': 2}, index=[pd.to_datetime('2022-01-01')])

# 插入新行到数据框中
df = df.append(new_row)

print(df)

输出结果如下：

            A  B
2022-01-01  1  2

在这个例子中，我们使用 append 方法将新行插入到数据框中。需要注意的是，append 方法返回一个新的数据框，因此我们需要将其赋值给原始数据框变量 df。

插入多行到数据框中

除了插入一行外，我们还可以插入多行具有日期时间索引的新观测数据。下面是两种插入多行的方法。

方法一：使用 loc 属性和 pd.concat() 函数

我们可以使用 loc 属性结合 pd.concat() 函数来插入多行新观测数据。

import pandas as pd

# 创建一个具有日期时间索引的数据框
df = pd.DataFrame(index=pd.to_datetime([]))

# 创建多行新的观测数据
new_rows = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=[```python
    pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-01-02'])

# 插入多行到数据框中
df = pd.concat([df, new_rows])

print(df)

输出结果如下：

            A  B
2022-01-01  1  3
2022-01-02  2  4

在这个例子中，我们首先创建了一个具有日期时间索引的空数据框。然后，我们创建了多行新的观测数据 new_rows，并指定了这些行的索引和列的值。最后，我们使用 pd.concat() 函数将新的观测数据与原始数据框进行合并，使用 loc 属性将合并后的数据插入到数据框中。

方法二：使用 append 方法和 ignore_index 参数

我们还可以使用 append 方法的 ignore_index 参数来插入多行新观测数据。

import pandas as pd

# 创建一个具有日期时间索引的数据框
df = pd.DataFrame(index=pd.to_datetime([]))

# 创建多行新的观测数据
new_rows = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=[pd.to_datetime('2022-01-01'), pd.to_datetime('2022-01-02')])

# 插入多行到数据框中
df = df.append(new_rows, ignore_index=True)

print(df)

输出结果如下：

   A  B
0  1  3
1  2  4

在这个例子中，我们同样首先创建了一个具有日期时间索引的空数据框。然后，我们创建了多行新的观测数据 new_rows，并指定了这些行的索引和列的值。最后，我们使用 append 方法将新的观测数据插入到数据框中，并设置 ignore_index 参数为 True，以重新生成从零开始的索引。