pandas添加新行

在Pandas库中，如果你想向现有的DataFrame添加一行或多行数据，有几种方法：

1. **append()** 或 **extend()**: 这两个方法允许你在DataFrame的末尾追加新的行。例如：

   new_row = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
   df.append(new_row, ignore_index=True)  # 如果你想保留原索引，可以忽略ignore_index=True

2. **insert()**: 可以插入指定位置的一行或多行，需要同时提供行的位置和数据字典：

   df.insert(loc=0, column='D', value=4)  # 插入新的一行到第0位，键为'D'，值为4

3. **loc[]** 和 **iloc[]**: 通过标签（loc）或位置（iloc）索引来直接操作行。例如：

   row_dict = {'E': 5, 'F': 6}  # 新的行数据
   df.loc[len(df)] = row_dict  # 通过索引最后一位添加新行

以上示例都假设你有一个名为`df`的已存在的DataFrame。在添加新行后，记得检查数据是否按预期填充，并确认没有数据类型冲突或缺失值问题。

相关问题

pandas 添加一行

在Pandas中，我们可以使用 `append()` 方法向DataFrame添加新行。下面是一个简单的示例，展示如何向DataFrame添加新行：

import pandas as pd

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

# 新行的数据
new_row = {'A': 7, 'B': 8}

# 使用append()方法添加新行
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame，然后定义了一个新的行数据 `new_row`。然后，我们使用 `append()` 方法将新行添加到DataFrame中，将 `ignore_index` 参数设置为 `True`，以确保新行的索引是唯一的。

运行上面的代码，输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  7  8

可以看到，新行已经成功添加到DataFrame中了。

pandas 添加汇中行

不是很清楚你的问题，如果你是想往 pandas DataFrame 中添加一行数据，可以使用 loc 进行添加。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
new_row = pd.Series({'A': 5, 'B': 6})
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

这样就能在 DataFrame 中添加一行数据了。