如何使用 Pandas 向 DataFrame 中添加行

如何使用 Pandas 向 DataFrame 中添加行

参考：pandas append row to dataframe

在数据分析和数据处理中，经常需要对数据进行增加或修改。Pandas 是一个强大的 Python 数据处理库，它提供了多种方式来操作 DataFrame。本文将详细介绍如何使用 Pandas 向 DataFrame 中添加行，包括不同的方法和场景，以及每种方法的具体代码示例。

1. 使用 append() 方法添加单行

Pandas 的 append() 方法可以用来向 DataFrame 添加单行或多行数据。这是最直接的方法之一。

示例代码 1：使用字典添加单行

import pandas as pd

# 创建一个初始 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
df = df._append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

Output:

2. 使用 loc[] 或 iloc[] 方法添加行

如果你知道新行的索引位置，可以使用 loc[] 或 iloc[] 方法直接在该位置添加新行。

示例代码 2：使用 loc[] 添加新行

import pandas as pd

# 创建一个初始 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:

3. 使用 concat() 方法合并 DataFrame

当需要添加多行数据时，可以使用 concat() 方法将两个 DataFrame 合并。

示例代码 3：使用 concat() 合并 DataFrame

import pandas as pd

# 创建一个初始 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [25, 30]
})

# 创建另一个 DataFrame
df2 = pd.DataFrame({
    'Name': ['Charlie', 'David'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [35, 40]
})

# 使用 concat() 合并 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(df)

Output:

4. 使用 DataFrame.append() 添加多行

如果有多行数据需要添加，可以构建一个新的 DataFrame 然后使用 append() 方法。

示例代码 4：使用 DataFrame 添加多行

import pandas as pd

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

# 创建一个新的 DataFrame
new_data = pd.DataFrame({
    'Name': ['Charlie', 'David'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [35, 40]
})

# 使用 _append() 添加新的 DataFrame
df = df._append(new_data, ignore_index=True)

print(df)

Output:

5. 使用 pd.Series 添加行

可以使用 pd.Series 创建一个新行，然后添加到 DataFrame 中。

示例代码 5：使用 pd.Series 添加新行

import pandas as pd

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

# 创建一个新行的 Series
new_row = pd.Series(['Charlie', 'pandasdataframe.com', 35], index=df.columns)

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

print(df)

Output:

结论

在本文中，我们详细介绍了使用 Pandas 向 DataFrame 中添加行的多种方法。每种方法都有其适用场景，例如使用 append() 方法可以快速添加少量行，而使用 concat() 方法则更适合于合并大量数据。