pandas 插入一行

在 Pandas 中，可以使用 loc 和 iloc 方法向 DataFrame 中插入一行。loc 方法基于 DataFrame 的索引和列标签操作，iloc 方法则基于整数位置操作。例如，以下代码向 DataFrame 中插入一行：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 插入一行
df.loc[3] = [10, 11, 12]

# 打印插入后的 DataFrame
print(df)

输出结果为：

    A   B   C
0   1   4   7
1   2   5   8
2   3   6   9
3  10  11  12

请注意，使用 loc 方法插入行时需要指定行索引，否则会创建一行新的索引。如果要在某一行之前插入一行，可以使用 Pandas 的 concat 方法在指定位置将新行和旧 DataFrame 连接起来。

相关问题

pandas插入一行

在Pandas中，你可以使用`DataFrame`的`loc`、`iloc`或`insert`方法向DataFrame中插入一行数据。以下是三种常用方法：

1. **使用loc**：

   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
   new_row_data = {'A': 5, 'B': 6}
   df = df.loc[len(df)] = new_row_data  # 在最后一行插入新数据

2. **使用iloc**：

   df = df.copy()  # 需要先复制一份 DataFrame，因为 iloc 直接操作原 DataFrame 可能会引发错误
   df.iloc[-1] = new_row_data  # 在最后一行插入数据

3. **使用insert**：

   df = df.append(new_row_data, ignore_index=True)  # 这种方式会自动在末尾添加一行，并重新设置索引

以上例子中，`new_row_data`是一个字典，表示要插入的新行数据，键是列名，值是对应的值。

pandas插入一行数据

在Pandas库中，你可以使用`insert()`函数来向DataFrame的指定位置插入一行或多行数据。这个函数的基本语法如下：

df.insert(loc, column, value, allow_duplicates=True)

其中：
- `loc`：表示你想插入数据的位置，可以是一个整数索引（从0开始），也可以是列名如果需要在特定列之后插入。
- `column`：新插入列的名称，如果你想在现有列之前插入，可以将此参数设为None，然后提供value参数。
- `value`：插入的新行数据，可以是一个标量值、 Series 或 DataFrame，取决于你需要在单个位置还是多列位置插入数据。
- `allow_duplicates`：默认为True，如果设置为False，则会抛出错误如果插入的数据导致了重复的键。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame，你想在索引位置2插入新的一行，可以这样做：

new_row = {'Name': 'Alice', 'Age': 30}
df.insert(1, new_row)  # 插入到索引1处，也就是第二行