python的怎么在dataFrame后面新加一行数据

要在DataFrame后面添加新的一行数据，可以使用`append()`方法或者直接通过`loc[]`索引方式。下面是两种方法的示例：

方法一：使用`append()`方法

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 创建新行数据
new_row = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}

# 将新行添加到DataFrame中
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

方法二：使用`loc[]`索引方式

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 创建新行数据
new_row = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}

# 添加新行数据到DataFrame中
df.loc[len(df)] = new_row

无论使用哪种方法，都会在DataFrame的最后一行添加新的数据。

相关问题

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。

python去除dataframe重复值

### 回答1：
可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来去除dataframe中的重复值。该函数可以指定列名或者全部列进行去重。例如：

假设有一个dataframe df，其中包含重复值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 5, 6]})
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  2  5
3  3  6

可以使用drop_duplicates()函数去除重复值：

df = df.drop_duplicates()
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
3  3  6

默认情况下，drop_duplicates()函数会保留第一个出现的重复值，而将后面的重复值删除。如果想要保留最后一个出现的重复值，可以设置参数keep='last'。例如：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 5, 6]})
df = df.drop_duplicates(keep='last')
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
2  2  5
3  3  6

如果想要指定特定的列进行去重，可以设置参数subset，例如：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 5, 6], 'C': [7, 8, 8, 9]})
df = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])
print(df)

输出：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
3  3  6  9

### 回答2：
在Python中，去除DataFrame中的重复值可以使用pandas库中的drop_duplicates()方法。该方法可以根据指定的列名检测并删除重复的行。

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

然后，创建一个DataFrame对象：

data = {'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'c', 'd', 'e'],
        'C': [True, False, True, True, False, False]}

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们有一个DataFrame对象df，其中包含3列A、B和C。我们可以使用drop_duplicates()方法删除重复的行，如下所示：

df.drop_duplicates(inplace=True)

上述代码中的inplace=True参数表示直接在原始DataFrame对象上进行删除操作。

现在，我们可以打印出修改后的DataFrame对象：

print(df)

输出结果为：

   A  B      C
0  1  a   True
1  2  b  False
2  3  c   True
4  4  d  False
5  5  e  False

可以看到，原始DataFrame对象中的重复行被成功删除了。

另外，如果我们想要根据特定的列名来判断重复行，并删除重复的行，可以使用subset参数。例如，要根据列A判断重复行并删除重复的行，可以将代码修改为：

df.drop_duplicates(subset=['A'], inplace=True)

这样，只有列A中的重复行会被删除。其他的列B和C中的重复行则不会删除。

### 回答3：
在Python中，可以使用pandas库来操作和处理数据，包括去除dataframe中的重复值。下面是使用Python去除dataframe重复值的方法：

首先，导入相应的库：

import pandas as pd

然后，创建一个dataframe：

data = {'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'],
        'C': [1.1, 2.2, 3.3, 1.1, 2.2, 3.3]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，使用pandas的`drop_duplicates()`函数去除重复值：

df = df.drop_duplicates()

默认情况下，`drop_duplicates()`函数会根据所有列的值来判断是否为重复值，并保留第一次出现的值。可以通过传递参数来进行更进一步的控制。例如，可以使用`subset`参数来指定要考虑的列：

df = df.drop_duplicates(subset=['A'])

这将只考虑'A'列的值来判断是否为重复值，并保留第一次出现的值。

另外，还可以使用`keep`参数来指定保留哪个重复值。默认值为'first'，表示保留第一次出现的值；'last'表示保留最后一次出现的值；False表示删除所有的重复值。

df = df.drop_duplicates(keep='last')

最后，可以使用`reset_index()`函数来重新设置索引：

df = df.reset_index(drop=True)

以上就是使用Python去除dataframe重复值的方法。通过调用pandas库的`drop_duplicates()`函数，可以轻松地去除dataframe中的重复值，并根据需要进行进一步的控制和操作。