Pythonでデータフレームに行を追加する方法

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如何在Python中向DataFrame添加行

在Python的数据分析中，DataFrame是一个非常重要且常用的数据结构。它类似于Excel中的表格，可以存储和处理大量的数据。有时候，我们需要向DataFrame中添加新的行数据。本教程将详细介绍如何在Python中向DataFrame添加行，并提供可运行的示例代码和解释。

步骤1：导入所需的库

在开始之前，我们需要导入pandas库，因为它提供了DataFrame对象。

import pandas as pd

步骤2：创建DataFrame对象

在添加行之前，我们首先需要创建一个DataFrame对象。我们可以使用pandas的DataFrame()函数来实现。以下是创建DataFrame对象的示例代码：

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'],
        'Age': [28, 34, 29],
        'City': ['Tokyo', 'New York', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

以上代码将创建一个包含姓名、年龄和城市信息的DataFrame对象。现在我们可以在该对象中添加新的行数据。

步骤3：使用`loc`函数添加新行

pandas库提供了一个方便的方法来添加新的行数据，即使用loc函数。loc函数允许我们根据指定的索引位置和列标签来定位并添加新的数据。

# 创建一个新的行，并将其赋值给一个变量
new_row = pd.Series(['John', 32, 'Paris'], index=['Name', 'Age', 'City'])

# 使用`loc`函数将新行添加到DataFrame中
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

在以上示例中，我们首先创建了一个包含新行数据的pandas系列对象new_row。然后，通过使用loc函数和append()方法，我们将新行添加到了DataFrame对象df中。请注意，我们还设置了ignore_index=True，以确保新行具有唯一的索引值。

步骤4：使用`append`方法添加多个新行

如果我们需要同时添加多个新的行数据，append方法也可以轻松实现。我们只需要创建一个新的DataFrame对象，并使用append方法将其添加到原始的DataFrame对象中即可。

# 创建一个新的DataFrame对象，包含多个新行数据
new_data = {'Name': ['Anna', 'Paul'],
            'Age': [26, 31],
            'City': ['Berlin', 'Sydney']}
new_df = pd.DataFrame(new_data)

# 使用`append`方法将新的DataFrame对象添加到原始的DataFrame中
df = df.append(new_df, ignore_index=True)

在以上示例中，我们创建了一个新的DataFrame对象new_df，其中包含了两个新的行数据。然后，通过使用append()方法，我们将new_df中的数据添加到原始的DataFrame对象df中。

步骤5：使用列表添加新行

除了上述方法外，还可以使用列表来添加新的行数据。我们只需要将列表元素作为字典传递给DataFrame的append()方法即可。

new_row = ['Hannah', 35, 'Melbourne']

df = df.append(pd.Series(new_row, index=df.columns), ignore_index=True)

在以上示例中，我们创建了一个新的列表new_row，其中包含新的行数据。然后，通过使用append()方法，我们将列表转换为pandas Series对象，并将其添加到原始的DataFrame对象df中。

结论

以上就是如何在Python中向DataFrame添加新的行数据的详细步骤。我们介绍了使用loc函数、append方法以及列表来添加新行的方法，并为每个方法提供了可运行的示例代码。希望这篇教程能帮助您更好地理解如何处理DataFrame对象中的行数据。