如何在 pandas dataframe 中添加一行-ag捕鱼王app官网

pandas 旨在加载一个完全填充的 dataframe。我们可以在 pandas.dataframe 中一一添加。这可以通过使用各种方法来完成，例如 .loc，字典，pandas.concat() 或 dataframe.append()。

使用 .loc [index] 方法将行添加到带有列表的 pandas dataframe 中

loc[index] 会将新列表作为新行，并将其添加到 pandas.dataframe 的索引 index 中。

考虑以下代码：

# python 3.x
import pandas as pd
# list of tuples
fruit_list = [("orange", 34, "yes")]
# create a dataframe object
df = pd.dataframe(fruit_list, columns=["name", "price", "stock"])
# add new row
df.loc[1] = ["mango", 4, "no"]
df.loc[2] = ["apple", 14, "yes"]
print(df)

结果：

     name  price stock
0  orange     34   yes
1   mango      4    no
2   apple     14   yes

将字典作为行添加到 pandas dataframe

append() 可以直接将字典中的键值作为一行，将其添加到 pandas dataframe 中。

考虑以下代码：

# python 3.x
import pandas as pd
# list of tuples
fruit_list = [("orange", 34, "yes")]
# create a dataframe object
df = pd.dataframe(fruit_list, columns=["name", "price", "stock"])
# add new row
df = df.append({"name": "apple", "price": 23, "stock": "no"}, ignore_index=true)
df = df.append({"name": "mango", "price": 13, "stock": "yes"}, ignore_index=true)
print(df)

结果：

     name  price stock
0  orange     34   yes
1   apple     23    no
2   mango     13   yes

dataframe .append 方法添加一行

.append 可用于将其他 dataframe 的行追加到原始 dataframe 的末尾，并返回一个新的 dataframe。来自新 dataframe 的列（不在原始 datafarme 中）也添加到现有的 dataframe 中，新的单元格值填充为 nan。

考虑以下代码：

# python 3.x
import pandas as pd
# list of tuples
fruit_list = [("orange", 34, "yes")]
# create a dataframe object
df = pd.dataframe(fruit_list, columns=["name", "price", "stock"])
print("original dataframe:")
print(df)
print(".............................")
print(".............................")
new_fruit_list = [("apple", 34, "yes", "small")]
dfnew = pd.dataframe(new_fruit_list, columns=["name", "price", "stock", "type"])
print("newly created dataframe:")
print(dfnew)
print(".............................")
print(".............................")
# append one dataframe to othher
df = df.append(dfnew, ignore_index=true)
print("copying dataframe to orignal...")
print(df)

ignore_index = true 将忽略新 dataframe 的 index 并从原始 dataframe 为其分配新索引。

输出：

original dataframe:
     name  price stock
0  orange     34   yes
.............................
.............................
newly created dataframe:
    name  price stock   type
0  apple     34   yes  small
.............................
.............................
copying  dataframe to original..:
     name  price stock   type
0  orange     34   yes    nan
1   apple     34   yes  small