pandas 按行追加

pandas是一个Python数据分析库，可以用于数据清洗、数据分析和数据可视化等。在pandas中，可以使用append()方法按行追加数据。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
aa = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [1, 2, 4, 5]}
data = pd.DataFrame(aa)

# 追加数据
for i in range(5):
    data = data.append({'A': i}, ignore_index=True)

# 打印结果
print(data)

上述代码中，首先创建了一个DataFrame，然后使用for循环追加了5行数据，最后打印出结果。其中，append()方法的第一个参数是要追加的数据，第二个参数ignore_index=True表示忽略原来数据的索引，重新生成索引。

相关问题

pandas 追加行

要在 pandas DataFrame 中追加一行，可以使用 `loc` 方法。具体步骤如下：

1. 创建一个字典，其中键是 DataFrame 的列名，值是要添加的新行的值。
2. 使用 `loc` 方法，将字典传递给 DataFrame，并使用一个新的索引将其添加到 DataFrame 中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})

# 添加新行
new_row = {'name': 'Charlie', 'age': 35}
df = df.loc[len(df)] = new_row

print(df)

输出：

     name  age
0   Alice   25
1     Bob   30
2  Charlie   35

注意，在上面的示例中，我们使用 `len(df)` 作为新行的索引。这是因为我们希望将新行添加到 DataFrame 的末尾。如果您想要在 DataFrame 中的特定位置添加新行，则可以使用所需的索引。

pandas按列追加写入excel

可以使用 pandas 库中的 to_excel 方法，将数据按列追加写入 Excel 文件中。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取已有的 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 新增数据
new_data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将新数据按列追加写入 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('example.xlsx', mode='a') as writer:
    new_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False, startcol=df.shape[1])

其中，mode='a' 表示以追加模式打开 Excel 文件，sheet_name='Sheet1' 表示写入到名为 Sheet1 的工作表中，index=False 和 header=False 表示不写入行索引和列名，startcol=df.shape[1] 表示从已有数据的最后一列开始写入新数据。