pandas 按行插入数据
时间: 2023-10-14 17:19:53 浏览: 68
可以使用 `loc` 方法向 pandas 的 DataFrame 中按行插入数据。例如,以下代码向一个名为 `df` 的 DataFrame 中插入一行:
```python
import pandas as pd
# 创建一个空 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3'])
# 插入一行数据
new_row = {'col1': 1, 'col2': 2, 'col3': 3}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个空的 DataFrame,并定义了列名。然后,我们将要插入的行数据定义为一个字典,并使用 DataFrame 的 `append` 方法将其插入到 DataFrame 中。`ignore_index=True` 参数表示在新行的索引上不使用原来的索引,而是自动分配一个新的索引。
我希望我的回答帮助到你。请问你还有其他问题吗?
相关问题
pandas excel 每行插入数据
要在pandas Excel中的每行插入数据,您可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 在每行插入数据
df['new_col'] = ['new_data'] * len(df.index)
# 保存更改后的Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)
```
这将在名为“new_col”的新列中插入“new_data”数据,并将更改保存回Excel文件中。请注意,参数`index=False`用于在保存Excel文件时删除行索引。
pandas 插入一行数据
好的,关于这个问题,我可以回答。您可以使用 pandas.DataFrame.append() 方法来将行添加到 DataFrame 对象中。例如,如果您要向名为 df 的数据框中添加一行数据,您可以使用以下代码:df = df.append(new_row, ignore_index=True),其中,new_row 是您要添加的行,ignore_index=True 表示为新行创建一个新的索引值。