DataFrame指定数据加入新表

DataFrame是在数据分析库Pandas中常用的数据结构，它可以看作是一个二维表格，包含行和列，每一列可以是不同类型的数据。当你想将新的数据添加到现有的DataFrame中时，有几种常见的方法：

1. **追加**（`append()`）：如果你有一个单独的数据系列或另一个DataFrame，并希望将其添加到原DataFrame的末尾，可以使用这个函数。例如：

   new_data = pd.DataFrame({'column1': [value1, value2], 'column2': [value3, value4]})
   df = df.append(new_data)

2. **合并**（`merge()`或`concat()`）：如果想要基于一些键（key）将两个DataFrame连接起来，可以使用`merge()`。如果只是简单地拼接两部分数据，不分割键，则可以用`concat()`，传入`axis=0`表示沿索引方向拼接。

3. **扩展行**（`loc`, `iloc`或`assign()`）：你可以通过行标签(`loc`)或位置(`iloc`)选取一部分现有数据，然后使用`assign()`或直接赋值的方式添加新列。

记得在操作前确保新数据的列名和类型与原有DataFrame匹配或兼容，以便于正确地整合数据。

相关问题

dataframe 添加数据

### 在 Pandas DataFrame 中添加数据

#### 使用 `append` 方法添加单行或多行数据
可以利用 `pd.DataFrame.append()` 函数向现有的 DataFrame 追加一行或多行记录。此方法接受另一个 DataFrame 或 Series 对象作为参数。

import pandas as pd

# 原始 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob'],
    'age': [25, 32],
    'gender': ['F', 'M']
})

new_row = {'name': 'Charlie', 'age': 18, 'gender': 'M'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

#### 利用 `loc` 属性按位置索引添加新行
对于已知确切插入位置的情况，可以直接通过设置 `.loc[]` 的方式指定新的索引标签并赋值给该行。

df.loc[len(df)] = ['David', 47, 'M']

print(df)

#### 应用 `concat` 合并多个 DataFrames
当有多个相似结构的数据集需要一次性加入时，推荐采用 `pd.concat([df_list])` 方式实现高效拼接操作。

additional_data = [{'name': 'Eve', 'age': 29, 'gender': 'F'}]
extra_df = pd.DataFrame(additional_data)
df = pd.concat([df, extra_df], ignore_index=True)

print(df)

#### 插入整列数据至现有表格内
除了增加单独的观测样本外，有时也需要扩展属性维度，在这种情况下可以通过直接定义新列名的方式完成任务。

df['is_adult'] = df['age'].apply(lambda x: x >= 18)

print(df)

DataFrame 向指定列名添加数据

### 向指定列名添加数据

在Pandas中，可以通过多种方式向`DataFrame`的指定列添加数据。一种常见的方式是直接通过赋值操作来实现：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加新数据到现有列'A'
df['A'] = [7, 8, 9]

print(df)

如果目标是在已有列的基础上更新某些特定位置的数据，则可以利用索引进行精确修改[^1]。

对于希望创建一个新的列并填充数据的情况，除了上述方法外，还可以使用`.loc[]` 或 `.iloc[]` 来定位具体的位置，并插入相应的数值。另外，当需要在一个确切的位置插入一整列的新数据时，推荐使用`insert()` 函数，这允许指定要放置新列的确切位置以及其名称和内容[^2]。

下面是一个具体的例子展示如何使用 `insert()` 方法:

import pandas as pd

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

# 使用 insert() 在第0位插入名为'C'的一列，填充值为列表[10, 11, 12]
df.insert(0, 'C', [10, 11, 12])

print(df)

此代码片段展示了如何在现有的两列之前加入新的一列‘C’，并将给定的三个数作为该列的内容。