pandas loc添加行

pandas库中的`loc`函数主要用于基于标签（即行索引和列名称）的数据选择。如果你想向DataFrame中添加一行，通常你会先创建一个新的行数据字典，然后通过`loc`方法将其插入到DataFrame的指定位置。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个现有的DataFrame df
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'B': [1, 2, 3],
    'C': [4, 5, 6]
})

# 新的一行数据
new_row_data = {
    'A': 'qux',
    'B': 7,
    'C': 8
}

# 使用loc添加新行，假设你想在最后一行之后添加
df.loc[len(df)] = new_row_data

print(df)

在这个示例中，`len(df)`返回当前DataFrame的行数，`df.loc[len(df)]`表示新的一行将被添加在最后一个现有行之后。

相关问题

pandas df添加行

你可以通过以下两种方法向 Pandas DataFrame 添加行：

1. 使用 `loc` 方法

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['name', 'age'])

# 添加一行数据
df.loc[0] = ['Alice', 25]

# 添加多行数据
df.loc[1] = ['Bob', 30]
df.loc[2] = ['Charlie', 35]

2. 使用 `append` 方法

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['name', 'age'])

# 添加一行数据
df = df.append({'name': 'Alice', 'age': 25}, ignore_index=True)

# 添加多行数据
new_rows = [{'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]
df = df.append(new_rows, ignore_index=True)

在这两种方法中，`ignore_index=True` 参数可以确保每个新行都有唯一的索引。

pandas如何添加行

在pandas中，可以使用`append()`方法或者直接将新行作为列表添加到DataFrame来添加行。具体方法如下：

1. 使用`append()`方法添加行

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7]})

# 添加单行
new_row = pd.Series({'A': 4, 'B': 8})
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 添加多行
new_rows = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [9, 10]})
df = df.append(new_rows, ignore_index=True)

# 输出结果
print(df)

2. 将新行作为列表添加到DataFrame

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7]})

# 添加单行
new_row = [4, 8]
df.loc[len(df)] = new_row

# 添加多行
new_rows = [[5, 9], [6, 10]]
for row in new_rows:
    df.loc[len(df)] = row

# 输出结果
print(df)