往dataframe中逐行添加数据

要往DataFrame中逐行添加数据，可以使用`loc`属性。下面是一个示例：

import pandas as pd

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

# 逐行添加数据
df.loc[0] = [1, 2]
df.loc[1] = [3, 4]
df.loc[2] = [5, 6]

print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  2
1  3  4
2  5  6

在示例中，我们首先创建了一个空的DataFrame，并定义了列名。然后使用`loc`属性来逐行添加数据，指定行索引`loc[0]`，`loc[1]`等，并提供对应的数据值。最后通过打印DataFrame来查看结果。

相关问题

逐行往dataframe添加数据

要逐行向DataFrame添加数据，可以使用`at`或`iloc`方法。首先，创建一个空的DataFrame，并指定列名。然后，使用`at`方法或`iloc`方法按行索引将数据逐行添加到DataFrame中。比如，可以使用以下代码实现逐行添加数据到DataFrame：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame(columns=['api', 'label'])

# 逐行添加数据
for i in range(len(insert_data)):
    data.at[i, 'api'] = insert_data[i]

其中，`insert_data`是需要逐行添加到DataFrame的数据。通过循环遍历`insert_data`，使用`at`方法将每一行的数据添加到DataFrame中。

另外，还可以使用`iloc`方法实现逐行添加数据。`iloc`方法可以根据行号进行索引。以下是使用`iloc`方法逐行添加数据的示例代码：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame(columns=['api', 'label'])

# 逐行添加数据
for i in range(len(insert_data)):
    data.iloc[i = insert_data[i]

以上是两种常用的方法，可以根据具体需求选择合适的方法进行逐行添加数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python 一个列表自身合并， dataframe去除指定字符，dataframe逐行添加数据](https://blog.csdn.net/xiaomingming99/article/details/125396836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pandas创建新Dataframe并添加多行的实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38694023/13768230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python dataframe逐行写入数据

可以使用pandas库的to_csv()方法来逐行写入数据到DataFrame中。

以下是一个示例代码，逐行写入数据到DataFrame中：

import pandas as pd

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

# 逐行写入数据
df.loc[0] = ['a1', 'b1', 'c1']
df.loc[1] = ['a2', 'b2', 'c2']
df.loc[2] = ['a3', 'b3', 'c3']

# 将数据保存为csv文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

在上面的示例中，我们首先创建了一个空的DataFrame，然后逐行写入数据。最后，我们将数据保存为CSV文件，使用to_csv()方法，将index设置为False，以避免在CSV文件中出现不必要的索引列。

注意：如果DataFrame中已经有一些数据，我们可以使用append()方法来逐行添加新数据，而不是使用loc[]方法。如下所示：

# 逐行添加新数据
df = df.append({'A': 'a4', 'B': 'b4', 'C': 'c4'}, ignore_index=True)