pandas新增一行并赋值

在Pandas库中，如果你想要向DataFrame中添加一行数据，你可以使用`loc`、`iloc`或`append`函数。以下是三种常用方法：

1. **使用`loc`**：

   df.loc[len(df)] = [value1, value2, ...]

这里，`len(df)`获取当前行数，然后插入新的一行。

2. **使用`iloc`**：

   df.iloc[len(df)] = [value1, value2, ...]

`iloc`是基于位置的索引，所以需要确保你要插入的位置不存在冲突。

3. **使用`append`函数**：

   new_row = pd.Series([value1, value2, ...])
   df = df.append(new_row, ignore_index=True)

这种方法会直接将新的Series添加到DataFrame的末尾，并自动调整索引。

记得替换`value1, value2, ...`为你实际的数据值。

相关问题

dataframe新增一行并赋值

在Pandas库中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，你可以通过多种方式向现有的DataFrame添加新行。以下是一些常见的方法：

1. **`loc` 或 `iloc`**：这两个方法分别基于标签和位置索引来插入新行。例如：

   df.loc[len(df)] = [value1, value2, ...]  # 使用标签索引
   df.iloc[-1] = [value1, value2, ...]      # 使用位置索引，从最后一行开始计数

2. **`.append()`**：这个方法可以将新的Series或DataFrame追加到DataFrame的末尾：

   new_row = pd.Series([value1, value2, ...])
   df = df.append(new_row, ignore_index=True)  # 添加新行并忽略原有索引

3. **字典形式**：可以直接将一个字典转换成新的一行：

   df = df.append({col_name: val for col_name, val in zip(df.columns, [value1, value2, ...])}, ignore_index=True)

4. **`pd.concat`** 函数结合其他数据结构：

   new_df = pd.DataFrame([[value1, value2, ...]])
   df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)

记得在插入新行之后，可能会需要调整索引或者删除多余的索引列，这取决于你的具体需求。

如果dataframe的‘部件名称’列含有‘a'， 则‘a’行新增一列并赋值为‘1’， 如果dataframe的‘部件名称’列含有‘b'， 则‘b’行新增一列并赋值为‘2’

您可以使用 Pandas 库中的 apply 和 lambda 函数来实现此操作。具体的实现步骤如下：

1. 定义一个函数，该函数将根据 '部件名称' 列的值返回一个字典，其中包含需要添加到每行的新列名称和值。

def add_column(row):
    new_cols = {}
    if 'a' in row['部件名称']:
        new_cols['a'] = 1
    if 'b' in row['部件名称']:
        new_cols['b'] = 2
    return new_cols

2. 使用 apply 和 lambda 函数将该函数应用于每一行，并将结果转换为 DataFrame。

new_cols = df.apply(lambda row: add_column(row), axis=1)
new_df = pd.concat([df, new_cols.apply(pd.Series)], axis=1)

这将在原始 DataFrame 中添加新列 'a' 和 'b'，并将它们的值设置为 1 和 2（如果行的 '部件名称' 列包含相应的字母）。