Python DataFrame 插入 df 的一行

引言

在数据分析和处理中，Python中的pandas库是非常有用的工具之一。pandas中的主要数据结构是DataFrame，它是一个二维标签化的数据结构，可以将数据组织成表格形式。在处理DataFrame时，有时候需要在现有的DataFrame中插入一行数据。本文将详细介绍如何在Python中使用pandas库向DataFrame中插入一行数据。

创建一个DataFrame

首先，我们需要创建一个DataFrame作为示例。可以使用pandas的DataFrame()函数来创建一个空的DataFrame。

import pandas as pd

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

上述代码创建了一个空的DataFrame，其中包含三列：’Name’、’Age’和’City’。现在我们可以向DataFrame中插入数据了。

使用 `loc` 方法插入一行数据

在pandas中，可以使用loc方法插入一行数据到DataFrame中。loc方法是基于标签定位的，可以使用标签来定位行和列。

# 使用 loc 方法插入一行数据
df.loc[0] = ['Alice', 25, 'New York']

上述代码使用loc方法，将一个列表赋值给DataFrame的一行。列表中的每个元素分别对应DataFrame的每一列，由标签来指定。

使用 `append` 方法插入一行数据

除了使用loc方法，还可以使用append方法来插入一行数据。append方法可以将两个DataFrame合并为一个新的DataFrame，我们可以将需要新增的一行数据转化为DataFrame，并使用append方法追加到原来的DataFrame中。

# 使用 append 方法插入一行数据
new_row = pd.DataFrame([['John', 30, 'London']], columns=['Name', 'Age', 'City'])
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

上述代码中，我们首先将需要新增的数据转化为DataFrame并赋值给new_row变量，然后使用append方法将new_row追加到原来的DataFrame中，ignore_index=True参数可以确保添加的数据行被分配新的索引。

使用字典插入一行数据

除了使用列表和DataFrame来插入一行数据外，还可以使用字典来插入一行数据。字典的键可以对应DataFrame的列名称，字典的值可以对应要插入的数据。

# 使用字典插入一行数据
new_data = {'Name': 'Tom', 'Age': 35, 'City': 'Paris'}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

上述代码中，我们首先创建一个字典new_data，其中包含要插入的数据，然后使用append方法将new_data追加到原来的DataFrame中。

示例

下面我们将通过一个完整的示例来演示如何向DataFrame中插入一行数据。首先，我们创建一个空的DataFrame。然后，我们向DataFrame中插入多行数据，并打印出每次插入数据后的DataFrame。

import pandas as pd

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

# 使用 loc 方法插入一行数据
df.loc[0] = ['Alice', 25, 'New York']
print("第一次插入数据后的DataFrame:")
print(df)

# 使用 append 方法插入一行数据
new_row = pd.DataFrame([['John', 30, 'London']], columns=['Name', 'Age', 'City'])
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print("第二次插入数据后的DataFrame:")
print(df)

# 使用字典插入一行数据
new_data = {'Name': 'Tom', 'Age': 35, 'City': 'Paris'}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)
print("第三次插入数据后的DataFrame:")
print(df)

运行上述代码，输出如下所示：

第一次插入数据后的DataFrame:
    Name Age      City
0  Alice  25  New York
第二次插入数据后的DataFrame:
    Name Age      City
0  Alice  25  New York
1   John  30    London
第三次插入数据后的DataFrame:
    Name Age      City
0  Alice  25  New York
1   John  30    London
2    Tom  35     Paris

可以看到，每次插入数据后，DataFrame都会增加一行数据。