极客笔记Python dataframe 添加一行数据
在数据处理和分析中，pandas 是一个非常强大的库，可以轻松地进行数据处理和分析。在 pandas 中，DataFrame 是一个非常常用的数据结构，类似于一个二维表格，每一列可以是不同的数据类型。在实际的数据处理中，有时候我们需要在一个 DataFrame 中添加一行数据，本文将详细解释如何在 pandas 中添加一行数据。
1. 创建一个 DataFrame
在添加一行数据之前，我们首先需要创建一个 DataFrame。我们可以通过列表、字典或其他的数据结构来创建一个 DataFrame。下面是一个简单的示例，创建一个包含学生信息的 DataFrame：
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [20, 21, 22],
'Grade': [85, 90, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
运行以上代码，可以得到如下的输出：
Name Age Grade
0 Alice 20 85
1 Bob 21 90
2 Charlie 22 88
2. 添加一行数据
要在 DataFrame 中添加一行数据，可以使用 loc 属性。loc 属性可以通过标签或布尔数组访问一组行和列。下面是如何添加一行新的学生信息到 DataFrame 中的示例：
# 添加一行数据
new_data = {'Name': 'David', 'Age': 23, 'Grade': 87}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)
print(df)
运行以上代码，可以得到如下的输出：
Name Age Grade
0 Alice 20 85
1 Bob 21 90
2 Charlie 22 88
3 David 23 87
可以看到，我们成功地添加了一行新的学生信息到 DataFrame 中。
3. 注意事项
在使用 append 方法添加一行数据时，需要注意一些问题：
ignore_index=True参数会自动为新行分配一个新的索引，否则新行将会使用原 DataFrame 中的索引，可能会导致索引混乱。append方法会返回一个新的 DataFrame，原 DataFrame 不会被改变。如果想在原 DataFrame 中添加新行，可以使用inplace=True参数。- 在实际应用中，最好在添加大量数据时避免多次使用
append方法，因为这会导致性能下降。更好的做法是先将数据整理成 DataFrame，然后一次性使用append方法添加数据。
综上所述，本文详细介绍了如何在 pandas 中添加一行数据到 DataFrame 中。通过简单的示例，我们展示了如何创建一个 DataFrame 并添加一行新的数据。