Python DataFrame添加行
2024年05月21日 Python DataFrame添加行 极客笔记
Python DataFrame添加行
在数据分析和数据处理中，经常需要对DataFrame进行操作，包括添加行。本文将详细讨论如何使用Python的pandas库对DataFrame进行行添加操作。
创建DataFrame
首先，让我们创建一个简单的DataFrame作为示例。我们将使用pandas库创建一个包含姓名和年龄的DataFrame，然后演示如何添加新行。
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
运行以上代码，我们可以看到输出的DataFrame如下所示：
Name Age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
添加新行
方法一：使用loc方法
要向DataFrame中添加新行，可以使用loc方法和len函数来实现。首先，我们创建一个新的字典，包含要添加的新行数据。然后使用loc方法将新行添加到DataFrame中。
new_row = {'Name': 'David', 'Age': 40}
# 使用loc方法添加新行
df.loc[len(df)] = new_row
print(df)
运行以上代码，我们可以看到新行已成功添加到DataFrame中：
Name Age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
3 David 40
方法二：使用append方法
另一种常见的方法是使用append方法向DataFrame中添加新行。我们可以创建一个新的DataFrame，然后将其附加到原始DataFrame后。
new_data = {'Name': 'Eva', 'Age': 28}
new_df = pd.DataFrame(new_data, index=[0])
# 使用append方法添加新行
df = df.append(new_df, ignore_index=True)
print(df)
运行以上代码，我们同样可以看到新行已成功添加到DataFrame中：
Name Age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
3 David 40
4 Eva 28
方法三：使用列表批量添加新行
如果需要一次添加多行到DataFrame中，可以使用列表和循环的方法批量添加新行。
new_rows = [{'Name': 'Frank', 'Age': 32},
{'Name': 'Grace', 'Age': 27}]
# 批量添加新行
for row in new_rows:
df.loc[len(df)] = row
print(df)
运行以上代码，我们可以看到批量添加的新行也已成功加入DataFrame中。
总结
本文介绍了如何使用Python的pandas库向DataFrame中添加新行的三种常见方法：使用loc方法、使用append方法和批量添加新行。根据实际需求选择合适的方法进行操作，可以轻松对DataFrame进行行添加操作，提升数据处理效率。
本文链接：http://so.lmcjl.com/news/5048/