Pandas中添加行的方法详解|极客笔记

Pandas中添加行的方法详解

Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了许多用于操作数据的功能，其中之一就是向DataFrame中添加行。本文将详细介绍如何在Pandas中添加行的不同方法，并提供多个示例代码以帮助理解和应用。

1. 使用`append()`方法添加单行

Pandas的append()方法可以用来向DataFrame添加一行。这种方法非常直观，适用于快速添加少量的数据。

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]
})

# 创建一个字典，表示要添加的新行
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:

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2. 使用`append()`方法添加多行

虽然append()方法通常用于添加单行，但也可以通过传递一个包含多个字典的列表来添加多行。

示例代码2：使用字典列表添加多行

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]
})

# 创建一个列表，包含多个字典，每个字典代表一行
new_rows = [
    {'Name': 'Charlie', 'Website': 'pandasdataframe.com', 'Age': 35},
    {'Name': 'David', 'Website': 'pandasdataframe.com', 'Age': 40}
]

# 使用append()添加多行
df = df._append(new_rows, ignore_index=True)

print(df)

Output:

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3. 使用`concat()`函数添加行

当需要添加的行数较多或者需要更高效的操作时，可以使用concat()函数。这个函数可以连接两个或多个DataFrame。

示例代码3：使用`concat()`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]
})

# 创建另一个DataFrame，包含要添加的行
new_row = pd.DataFrame({
    'Name': ['Charlie'],
    'Website': ['pandasdataframe.com'],
    'Age': [35]
})

# 使用concat()添加新行
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)

print(df)

Output:

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4. 使用`loc[]`或`iloc[]`直接添加行

如果知道新行的索引位置，可以直接使用loc[]或iloc[]来添加或修改行。

示例代码4：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:

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5. 使用`DataFrame.append()`添加DataFrame

可以将一个完整的DataFrame添加到另一个DataFrame中，这在处理具有相同结构的数据时非常有用。

示例代码5：添加整个DataFrame

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob'],
    'Website': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'Age': [25, 30]
})

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

# 使用append()合并两个DataFrame
df = df1._append(df2, ignore_index=True)

print(df)

Output:

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