panda 批量新增多行数据

Panda，即pandas库，在Python数据分析领域非常流行。如果你想用pandas批量新增多行数据，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要导入pandas库：

import pandas as pd

2. 创建一个新的DataFrame来存储你要添加的数据。如果已有DataFrame `df`，你可以使用 `pd.DataFrame()` 或者直接使用字典、列表等结构创建：

data_to_add = {
    'column1': [value1, value2, ...],
    'column2': [value3, value4, ...],
    # 添加所有需要的列名和对应值
}

new_rows = pd.DataFrame(data_to_add)

这里，`column1`, `column2` 等替换为你的实际列名。

3. 将新数据追加到现有DataFrame的末尾：

df = df.append(new_rows, ignore_index=True)  # ignore_index=True 用于保留新数据的索引

`ignore_index=True` 是为了在追加后自动分配新的索引，如果不设置，可能会导致索引冲突。

4. 最后，检查一下添加是否成功：

print(df.head())  # 查看前几行确认新数据已添加

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panda 批量追加多行数据

Pandas是Python中常用的数据分析库，它提供了一个高效、灵活的方式来处理表格数据。如果你想要批量追加多行数据到Pandas DataFrame中，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，创建一个新的DataFrame或者字典列表来存储你要追加的新数据。例如：

   new_data = {
       'column1': [value1, value2, ...],
       'column2': [value3, value4, ...],
       # 更多列...
   }

2. 使用`pandas.DataFrame.append()`方法将新数据追加到现有的DataFrame，该方法支持一次追加单个DataFrame或一个列表（包含多个DataFrame）：

   df = df.append(new_data, ignore_index=True)

`ignore_index=True`会自动对索引进行重新排序，避免重复的索引。

3. 如果你想逐行追加，也可以通过迭代的方式：

   for index, row in new_data.iterrows():
       df = df.append(row, ignore_index=True)