pandas 追加数据

在 pandas 中，可以使用 `DataFrame` 的 `append()` 方法将新的数据追加到现有的数据中。例如，假设有一个名为 `df` 的 `DataFrame`，需要将一个名为 `new_data` 的数据追加到其中：

df = df.append(new_data, ignore_index=True)

其中，`ignore_index=True` 参数表示忽略现有数据索引，按顺序添加新的数据。你也可以使用 `concat()` 方法来实现相同的效果：

df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)

需要注意的是，追加数据的频繁操作会导致性能问题，应该尽可能避免。如果需要处理大量数据，可以考虑使用 `pandas` 的其他高效方法，例如 `pd.read_csv()`、`pd.read_sql()` 等。

相关问题

pandas追加数据

在pandas中，我们可以使用`append()`方法将新的数据追加到现有数据的末尾。该方法可以接受一个Series或DataFrame对象作为参数，并返回一个新的DataFrame对象，该对象是原始DataFrame和传递的Series或DataFrame对象的组合。

例如，如果我们有一个名为`df1`的DataFrame，我们想要将一个名为`df2`的DataFrame追加到其末尾，可以使用以下代码：

new_df = df1.append(df2, ignore_index=True)

其中`ignore_index=True`表示忽略原始索引，并生成新的索引。

pandas添加数据

要在pandas中添加数据，可以使用以下方法：

1. 使用`loc`方法添加单行数据：

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 = ['John', 28]

print(df)

2. 使用`loc`方法添加多行数据：

# 添加多行数据
df.loc[len(df)] = ['Alice', 32]
df.loc[len(df)] = ['Bob', 45]

print(df)

3. 使用`append`方法添加多行数据：

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

# 添加多行数据
df = df.append({'Name': 'John', 'Age': 28}, ignore_index=True)
df = df.append({'Name': 'Alice', 'Age': 32}, ignore_index=True)
df = df.append({'Name': 'Bob', 'Age': 45}, ignore_index=True)

print(df)

这些方法都可以用来添加新的行数据到DataFrame中。请记住，对于大规模的数据添加操作，使用`append`方法可能会更慢，因为它需要创建一个新的DataFrame对象。