python 在一个dataframe后面新增一行成为一个新的dataframe

可以使用`pandas.DataFrame.append`方法将新行添加到原始数据框的末尾，生成一个新的数据框。示例如下：

import pandas as pd

# 创建原始数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# 创建新行
new_row = pd.DataFrame({'A': 5, 'B': 6}, index=[0])

# 将新行添加到原始数据框末尾
df2 = df1.append(new_row, ignore_index=True)

print(df1)
print(df2)

输出：

   A  B
0  1  3
1  2  4

   A  B
0  1  3
1  2  4
2  5  6

其中，`ignore_index=True`参数表示忽略原始数据框和新行的索引，重新生成一个连续的整数索引。如果不设置该参数，则新的数据框的索引将包含原始数据框和新行的索引。

相关问题

pythondataframe新增一行

要在Python中的DataFrame中新增一行，可以使用以下方法：

1. 使用.loc[]方法

例如，我们有一个DataFrame df，它有两列：'name'和'age'，我们想要新增一行，可以使用以下代码：

df.loc[len(df)] = ['Tom', 25]

这将在DataFrame的末尾新增一行，其中'name'列的值为'Tom'，'age'列的值为25。

2. 使用.append()方法

另一种方法是使用DataFrame的.append()方法。例如，我们有一个DataFrame df，它有两列：'name'和'age'，我们想要新增一行，可以使用以下代码：

df = df.append({'name': 'Tom', 'age': 25}, ignore_index=True)

这将在DataFrame的末尾新增一行，其中'name'列的值为'Tom'，'age'列的值为25。请注意，我们需要将ignore_index设置为True，以确保新行的索引正确。

Dataframe 将一个列表作为新增一行

DataFrame是一种在Python数据分析库Pandas中常用的数据结构，它是一个二维表格型的数据结构，可以看作是由列组成的表格。如果你想在一个DataFrame中添加新的一行数据，通常你可以通过指定新行的各个列值来实现。这里有一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'B': [1, 2, 3]
})

# 假设我们想添加一个新的行，例如新的观测值4、5
new_row = {'A': 'qux', 'B': 4}

# 使用loc或iloc函数添加新行（假设索引从0开始）
df.loc[len(df)] = new_row
# 或者使用append()方法
df = df.append(new_row, ignore_index=True)  # ignore_index确保新行的索引自动增加

print(df)

在这个例子中，`new_row`是一个字典，它的键对应DataFrame的列名，值对应相应的列值。添加新行后，原有的DataFrame会增加这一行数据。