pandas dataframe添加一行|极客笔记

pandas dataframe添加一行

在数据处理与分析中，经常会遇到需要在已有的数据框中添加新的行的情况。Pandas是Python中一个重要的数据处理库，提供了丰富的API来处理数据帧（DataFrame）。

在本文中，我们将详细讨论如何使用Pandas来给DataFrame添加新的行，以及一些常见的方法与技巧。

1. 创建一个示例DataFrame

首先，让我们创建一个示例DataFrame，作为本文后续操作的基础。我们使用Pandas的字典（Dictionary）来创建一个包含学生信息的DataFrame。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [20, 21, 22],
    'Grade': [85, 90, 88]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们得到的DataFrame如下所示：

      Name  Age  Grade
0    Alice   20     85
1      Bob   21     90
2  Charlie   22     88

现在，我们已经有了一个包含学生信息的DataFrame df，接下来我们将向其中添加新的行。

2. 使用`append`方法添加新行

Pandas提供了append方法用于向DataFrame中添加新行。我们可以通过将一个字典或者Series传递给append方法来实现。

下面是使用append方法添加新行的示例代码：

# 添加新行数据
new_data = {
    'Name': 'David',
    'Age': 23,
    'Grade': 92
}

new_row = pd.Series(new_data, name='3')

# 使用append方法添加新行
df = df.append(new_row)
print(df)

运行以上代码，我们会在原有的DataFrame df 中成功添加一行数据：

      Name  Age  Grade
0    Alice   20     85
1      Bob   21     90
2  Charlie   22     88
3    David   23     92

这里我们创建了一个新的Series new_row，并将其传递给append方法，从而实现向DataFrame中添加新行的操作。

3. 使用`loc`方法添加新行

除了append方法，我们还可以使用loc方法来添加新的行。通过指定新行的索引，然后为该索引赋予对应的数值即可实现添加新行的效果。

下面是使用loc方法添加新行的示例代码：

# 向DataFrame中使用loc方法添加新行
df.loc[4] = ['Emma', 24, 95]
print(df)

运行以上代码，我们也能成功地将新的一行数据添加到DataFrame df 中：

      Name  Age  Grade
0    Alice   20     85
1      Bob   21     90
2  Charlie   22     88
3    David   23     92
4     Emma   24     95

在这里，我们通过在loc方法中指定新的行索引来实现添加新行的操作。

4. 小结

在本文中，我们讨论了如何使用Pandas来给DataFrame添加新的行。我们介绍了两种常见的方法：append方法和loc方法。通过这些方法，我们可以方便地向已有的DataFrame中添加新的数据行，从而实现数据的动态更新与处理。

pandas dataframe添加一行