Python Pandas – 如何向DataFrame中添加行

在进行数据分析时，我们常常需要往DataFrame中添加新数据，这时候就需要使用Pandas包中提供的添加行的方法。本文将介绍如何使用Pandas将行添加到DataFrame中。

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添加一行数据

向DataFrame中添加一行数据可以使用Pandas提供的append方法，示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['A', 'B'], 'age': [20, 30]})
new_row = pd.DataFrame({'name': 'C', 'age': 25}, index=[2])
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

以上代码中，首先创建了一个DataFrame对象df，然后定义了一个新的DataFrame对象new_row，其中包含要添加到df中的新行。最后使用append方法将新行添加到df中。由于新行的索引为2，而df已经有两行数据，所以指定了索引为2，这样新数据就被添加到了第三行。

从以上代码中可以看出，将新行添加到DataFrame中只需要使用append方法即可。ignore_index参数的作用是忽略添加的新行的索引，从而使新行的索引自动递增。

添加多行数据

如果需要向DataFrame中添加多行数据，则可以将多个DataFrame对象组成一个列表，然后使用concat方法将它们连接在一起。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['A', 'B'], 'age': [20, 30]})
rows = [pd.DataFrame({'name': 'C', 'age': 25}, index=[2]),
        pd.DataFrame({'name': 'D', 'age': 35}, index=[3])]
df = pd.concat([df] + rows, ignore_index=True)
print(df)

以上代码中，首先创建了一个DataFrame对象df。然后定义了两个新的DataFrame对象，将它们组成一个列表并使用concat方法将它们连接在一起。由于concat方法默认将两个DataFrame对象在行方向上连接在一起，所以concat方法的第一个参数为包含df和两个新的DataFrame对象的列表。ignore_index参数同样起到忽略索引的作用。