pandas df添加行

你可以通过以下两种方法向 Pandas DataFrame 添加行：

1. 使用 `loc` 方法

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['name', 'age'])

# 添加一行数据
df.loc[0] = ['Alice', 25]

# 添加多行数据
df.loc[1] = ['Bob', 30]
df.loc[2] = ['Charlie', 35]

2. 使用 `append` 方法

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['name', 'age'])

# 添加一行数据
df = df.append({'name': 'Alice', 'age': 25}, ignore_index=True)

# 添加多行数据
new_rows = [{'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]
df = df.append(new_rows, ignore_index=True)

在这两种方法中，`ignore_index=True` 参数可以确保每个新行都有唯一的索引。

相关问题

pandas dataframe添加行

可以使用`append()`方法向DataFrame中添加行。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄', '性别'])

# 添加一行数据
df = df.append({'姓名': '张三', '年龄': 20, '性别': '男'}, ignore_index=True)

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

   姓名  年龄 性别
0  张三  20  男

其中，`ignore_index=True`表示忽略原有的索引，重新生成索引。如果不加这个参数，会使用原有的索引，可能会导致索引重复的问题。

pandas loc添加行

pandas库中的`loc`函数主要用于基于标签（即行索引和列名称）的数据选择。如果你想向DataFrame中添加一行，通常你会先创建一个新的行数据字典，然后通过`loc`方法将其插入到DataFrame的指定位置。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个现有的DataFrame df
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'B': [1, 2, 3],
    'C': [4, 5, 6]
})

# 新的一行数据
new_row_data = {
    'A': 'qux',
    'B': 7,
    'C': 8
}

# 使用loc添加新行，假设你想在最后一行之后添加
df.loc[len(df)] = new_row_data

print(df)

在这个示例中，`len(df)`返回当前DataFrame的行数，`df.loc[len(df)]`表示新的一行将被添加在最后一个现有行之后。