Python DataFrame新增一行|极客笔记

Python DataFrame新增一行

在数据处理中，经常会用到Pandas库中的DataFrame来处理数据。有时候我们需要向DataFrame中添加一行数据，本文将详细介绍如何在Python中使用Pandas来实现DataFrame新增一行的操作。

创建DataFrame

首先，让我们创建一个简单的DataFrame作为示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Gender': ['F', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行上述代码，我们就创建了一个含有三行数据的DataFrame：

      Name  Age Gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M

新增一行数据

接下来，我们将向上述的DataFrame中新增一行数据。我们可以使用append方法来实现：

new_row = {'Name': 'David', 'Age': 28, 'Gender': 'M'}

df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

运行以上代码，我们会看到DataFrame中新增了一行数据：

      Name  Age Gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M
3    David   28      M

在上述示例中，ignore_index=True参数表示忽略原来数据的索引，重新为数据框添加索引。

使用loc方法新增一行

除了append方法，我们还可以使用loc方法来新增一行数据。下面是一个示例：

new_data = {'Name': 'Eve', 'Age': 32, 'Gender': 'F'}

df = df.append(new_data, ignore_index=True)
print(df)

运行以上代码，我们可以看到DataFrame中新增了一行数据：

      Name  Age Gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M
3    David   28      M
4      Eve   32      F

将多行数据一次性新增到DataFrame中

有时候，我们希望一次性将多行数据新增到DataFrame中。我们可以先将要添加的数据创建为一个DataFrame，然后使用concat函数将其拼接到原来的DataFrame中。以下是一个示例：

new_data = [{'Name': 'Frank', 'Age': 40, 'Gender': 'M'},
            {'Name': 'Grace', 'Age': 27, 'Gender': 'F'}]

df_add = pd.DataFrame(new_data)
df = pd.concat([df, df_add], ignore_index=True)
print(df)

运行以上代码，我们可以看到向DataFrame中一次性新增了两行数据：

      Name  Age Gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M
3    David   28      M
4      Eve   32      F
5    Frank   40      M
6    Grace   27      F