将一个新的dataframe加入一个空的dataframe中

在Python中，你可以使用pandas库来创建并操作DataFrame。要将一个新的DataFrame加入到已有的空DataFrame中，可以按照以下步骤操作：

1. **创建空DataFrame**[^2]：

   import pandas as pd
   df_empty = pd.DataFrame()

2. **准备新数据**（假设你有一个名为`new_df`的新DataFrame）：

   new_df = pd.DataFrame({
       'column1': [value1, value2],
       'column2': [value3, value4],
       # 添加更多列...
   })

3. **合并两个DataFrame**：

   df_combined = pd.concat([df_empty, new_df])

这里，`pd.concat()`函数会沿着默认的轴（通常是索引），将`new_df`追加到`df_empty`的底部。如果你想要替换现有的数据而不是追加，可以设置`ignore_index=True`，这样新数据的索引会被重置。

相关问题：
1. 如何在pandas DataFrame中指定特定列进行合并？
2. 如果新的DataFrame有相同的列名，如何避免重复？
3. 如果你想保留原有DataFrame的索引并在新数据上添加，应该怎么做？

相关问题

dataframe新加入一个dataframe

可以使用 pandas 库中的 concat 函数将两个 dataframe 合并。例如：

import pandas as pd

# 原始数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})

# 将 df2 合并到 df1 中
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(df)

运行结果：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e
5  6  f

在这个例子里，我们先创建了两个 dataframe `df1` 和 `df2`，它们的结构和数据如下：

df1:
   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c

df2:
   A  B
0  4  d
1  5  e
2  6  f

然后我们使用 concat 函数将 `df2` 合并到 `df1` 中，并且忽略行索引（`ignore_index=True`）。最后输出合并后的结果 `df`。

pandas创建一个新dataframe，插入数据

### 使用 Pandas 创建 DataFrame 并添加数据

#### 创建 DataFrame 的基本方式

为了创建一个新的 `DataFrame`，可以利用多种不同的输入形式来初始化这个对象。最常用的方式之一是通过字典结构的数据作为输入[^3]。

import pandas as pd

# 利用字典构建 DataFrame
data_dict = {'Column1': ['A', 'B', 'C'],
             'Column2': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data=data_dict)

print(df)

此段代码展示了如何基于一个由列表组成的字典来建立 `DataFrame` 对象。这里定义了一个名为 `data_dict` 的变量存储列名及其对应的值集合；随后调用了 `pd.DataFrame()` 函数，并将该字典传递给它以形成表格式的结构化数据集。

#### 向现有 DataFrame 中追加单行记录

当需要向已经存在的 `DataFrame` 添加新条目时，可以通过构造包含新增项信息的新字典并与原表连接实现这一目的。下面的例子说明了具体做法：

new_row = {'Column1': 'D',
           'Column2': 4}

# 将新行转换成 DataFrame 形式以便于后续操作
temp_df = pd.DataFrame([new_row])

# 追加新行至原有 DataFrame
result_df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)

print(result_df)

上述过程首先准备了一条待加入的新纪录 `new_row`，接着将其转化为临时的 `DataFrame` 实例 `temp_df` 方便执行拼接动作。最后借助 `pd.concat()` 方法把两个 `DataFrame` 结合起来得到最终的结果 `result_df`，同时设置参数 `ignore_index=True` 来重新编排索引序号[^1]。