怎么在用pandas加行
时间: 2024-04-28 20:26:17 浏览: 2
在 Pandas 中添加行有多种方法,其中一种是使用 `loc` 方法。假设我们有一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame,并且要向其中添加一行:
```
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Column1', 'Column2', 'Column3'])
# 添加一行
df.loc[0] = ['Value1', 'Value2', 'Value3']
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个空的 DataFrame,并指定了列名。然后,通过使用 `loc` 方法并指定要添加的行的索引(这里是 `0`),我们将新行添加到 DataFrame 中。
可以在 `loc` 方法中使用字典来指定新行的值,例如:
```
df.loc[0] = {'Column1': 'Value1', 'Column2': 'Value2', 'Column3': 'Value3'}
```
可以在 DataFrame 的末尾添加一行,例如:
```
df.loc[len(df)] = ['Value1', 'Value2', 'Value3']
```
在上面的代码中,`len(df)` 返回 DataFrame 中的行数,因此新行的索引为当前 DataFrame 的行数。但是,请注意,这种方法可能会比较慢,特别是在 DataFrame 中有大量数据时。如果需要频繁添加行,请考虑使用其他数据结构来存储数据。
相关问题
pandas数据框加行
可以使用`append()`方法将一行数据添加到数据框中。例如,假设有一个数据框`df`和一个包含新行数据的字典`new_row`,可以使用以下代码将新行添加到数据框中:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
new_row = {'A': 7, 'B': 8}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
```
这将在数据框`df`的末尾添加一行新数据,并返回一个新的数据框。
pandas两行数据相加
可以使用data.loc[]方法实现pandas两行数据相加。具体实现方法为:先定义一个列表heji,其中heji为新加行的名称,heji为需要相加的行的名称列表。然后使用data.loc[heji]=data.loc[data['p'].isin(heji)].sum()实现两行数据相加,并使用data.loc[heji,'p']=heji将新加行的名称赋值给新加行的p列。最后输出data即可。代码如下:
```python
heji=['N1+N2',['N1','N2']]
data.loc[heji[0]]=data.loc[data['p'].isin(heji[1])].sum()
data.loc[heji[0],'p']=heji[0]
print(data)
```