把row添加到dataframe

可以使用 pandas 库提供的 `DataFrame` 方法来完成这个操作。具体而言，可以使用 `append` 方法将一个包含新行数据的字典或 `Series` 添加到 `DataFrame` 的末尾，或使用 `loc` 方法指定新行插入的位置。下面是一个使用 `append` 方法的示例：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
new_row = {'A': 4, 'B': 'd'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

这将把包含键名为 `'A'` 和 `'B'` 的值为 4 和 `'d'` 的新行添加到 `df` 的末尾，并将 `ignore_index` 参数设置为 `True` 来重新索引数据帧。

还可以使用 `loc` 方法插入新行，例如：

df.loc[len(df)] = [4, 'd']

这将在 `DataFrame` 的末尾插入一个新行，键名为 `'A'` 和 `'B'` 的分别为 4 和 `'d'`。

相关问题

dict添加至dataframe

将字典添加至DataFrame可以使用DataFrame的append()方法或者直接通过loc访问DataFrame的某一行进行赋值。

下面给出两个示例代码：

1. 使用append()方法

import pandas as pd

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

# 定义一个字典
person = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': 'male'}

# 将字典转换为DataFrame
new_row = pd.DataFrame(person, index=[0])

# 将转换后的DataFrame添加到原有的DataFrame中
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

在这个示例中，我们首先创建了一个空的DataFrame，然后定义了一个字典person，将其转换为DataFrame，并将其添加到原有的DataFrame中。

2. 直接通过loc访问

import pandas as pd

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

# 定义一个字典
person = {'name': 'Tom', 'age': 20, 'gender': 'male'}

# 将字典的值添加到DataFrame中
df.loc[0] = [person['name'], person['age'], person['gender']]

print(df)

在这个示例中，我们同样先创建一个空的DataFrame，然后通过loc方法直接访问DataFrame的某一行，并将字典的值添加至该行中。

无论是哪种方法，都需要先将字典转换为DataFrame，并且需要保证字典的键与DataFrame的列名一一对应。

pyspark dataframe根据商品类目ID 统计不同商品类目ID行为类型为pv的次数，并作为新的一行添加到dataframe上

好的，我了解您的问题。您可以使用以下代码来实现您的需求：

from pyspark.sql.functions import count, when

df = df.groupBy('商品类目ID') \
       .agg(count(when(df['行为类型'] == 'pv', True)).alias('pv次数'))

new_row = spark.createDataFrame([['新行', '', '', '', '', '', '', '']])

df = df.union(new_row)

# 可以使用 df.show() 来查看添加新行后的 dataframe

这个代码假设您的 pyspark dataframe 叫做 `df`，其中包含 `商品类目ID` 和 `行为类型` 两列。它首先使用 `groupBy()` 函数将 dataframe 按照 `商品类目ID` 进行分组，并使用 `count()` 函数来计算每个商品类目ID行为类型为'pv'的次数。然后，它创建一个新的 dataframe，包含一个空的新行，并将它添加到现有的 dataframe 中，使用 `union()` 函数。最后，您可以使用 `df.show()` 函数来查看添加新行后的 dataframe。

注意，如果您的 dataframe 中已经存在一个叫做 `新行` 的行，那么这个代码将添加一行与其完全相同的内容。