如何使用Python中的iloc将列表附加到Pandas DataFrame?

在数据分析和机器学习中，Pandas DataFrame是一种非常常用的数据结构。在操作DataFrame时，有时需要将一个列表附加到一个DataFrame中。这个操作看起来简单，但是很容易出错。本文将讲解如何使用Python中的iloc将列表附加到Pandas DataFrame。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

什么是Pandas DataFrame

Pandas DataFrame是一个表格型的数据结构，它有行索引和列索引，我们可以看作是由Series组成的字典。DataFrame中的数据可以是不同的类型：数值，字符串，布尔值等等。Pandas包含许多函数，可用于数据操作、聚合和过滤等。它是Python数据分析的一个重要库。

如何使用iloc将列表附加到Pandas DataFrame

在Python中，可以使用以下代码创建一个DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

上述代码将创建一个名为‘df’的DataFrame，其中包含两列，一列为‘A’，包含数字1、2和3，另一列为‘B’，包含字符串‘a’、‘b’和‘c’。现在，我们来看看如何使用iloc将一个列表附加到DataFrame中。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
lst = ['d', 4]

df = df.iloc[0:0]  # empty the dataframe
df.loc[0] = [1, 'a']
df.loc[1] = [2, 'b']
df.loc[2] = [3, 'c']
df.loc[3] = lst

print(df)

上述代码将创建一个名为‘df’的DataFrame，然后创建一个包含字符串‘d’和数字4的列表‘lst’。接下来，我们首先使用iloc将DataFrame清空，然后使用loc将行添加到DataFrame中。

iloc和loc是Pandas DataFrame对象中用于索引的两个特殊属性。

iloc通过一个整数位置的列表、整数或布尔值来索引行或列。loc使用label(label是一种可以由用户自己命名的字符串)来索引行或列。

示例代码

以下是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
lst = ['d', 4]

df = df.iloc[0:0]  # empty the dataframe
df.loc[0] = [1, 'a']
df.loc[1] = [2, 'b']
df.loc[2] = [3, 'c']
df.loc[3] = lst

print(df)

输出结果如下：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  d  4

可以看出，我们已经成功地将列表附加到了DataFrame中。

需要注意的是，这个方法的一个缺点是需要使用loc操作符，这可能会降低性能。如果需要高性能的附加操作，建议使用concat。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
lst = ['d', 4]

df = pd.concat([df, pd.DataFrame([lst], columns=df.columns)], ignore_index=True)

print(df)

上述代码与前面相似，只是使用了concat函数来连接DataFrame。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用iloc将列表附加到Pandas DataFrame中。首先，我们清空了DataFrame，然后使用loc函数将列表中的元素添加到DataFrame中。我们还介绍了concat函数作为高性能的附加方法。希望这篇文章对你有所帮助。在使用Pandas时，仔细理解和掌握iloc和loc的不同之处非常重要，这将使您能够更有效地使用DataFrame。