pandas在原有行下添加行

在pandas中，在原有行下添加行的方法有几种。其中比较快的方法是使用append()方法或者concat()方法。

方法一：使用append()方法
可以通过创建一个新的DataFrame，然后使用append()方法将其添加到原有的DataFrame中。需要将ignore_index参数设置为True，以重新排列索引。

例如：

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
append_df = df.append(df2, ignore_index=True)

这样就会在df的下方添加df2的行。

方法二：使用concat()方法
可以使用concat()方法来拼接数据。需要将要添加的行创建为DataFrame，然后将其作为参数传递给concat()方法。

例如：

df = pd.DataFrame(columns=['A'])
for i in range(5):
    df = pd.concat([df, pd.DataFrame({'A': [i]})], ignore_index=True)

这样就会在df的下方添加多行。

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pandas 在原有Excel添加一行数据

可以使用 Pandas 库的 `append()` 方法将新数据添加到 Excel 文件的末尾，然后再将新的 DataFrame 重新写入 Excel 文件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("example.xlsx")

# 创建新的数据行
new_row = {"Name": "John", "Age": 25, "City": "New York"}

# 将新的数据行添加到 DataFrame 的末尾
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 将 DataFrame 重新写入 Excel 文件
df.to_excel("example.xlsx", index=False)

这段代码会将一个名为 "example.xlsx" 的 Excel 文件读取为一个 Pandas DataFrame，然后在末尾添加一行新的数据，最后再将修改后的 DataFrame 写回原文件。注意，`ignore_index=True` 参数是必须的，否则新数据行会使用默认的索引值，从而导致后续的数据行出现错误。

pandas dataframe添加行

可以使用`append()`方法向DataFrame中添加行。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄', '性别'])

# 添加一行数据
df = df.append({'姓名': '张三', '年龄': 20, '性别': '男'}, ignore_index=True)

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

   姓名  年龄 性别
0  张三  20  男

其中，`ignore_index=True`表示忽略原有的索引，重新生成索引。如果不加这个参数，会使用原有的索引，可能会导致索引重复的问题。