pandas数据表末尾增加一列表示行数

在Pandas库中，如果你想在现有的DataFrame（数据表）末尾追加一行或多行数据，你可以使用`append()`函数。这个函数可以接受一个新的Series、DataFrame或者是字典形式的数据，并将其添加到原DataFrame的底部。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame，你想添加一个新的行{'Name': '新行', 'Age': 25}：

new_row = {'Name': '新行', 'Age': 25}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

这里`ignore_index=True`是为了让新增行的索引从0开始，如果不设置，默认会保留原有索引并自动递增。如果要追加一个列表的每一项数据作为新的一行，可以先将列表转换为DataFrame：

data_list = [{'Name': 'A', 'Age': 20}, {'Name': 'B', 'Age': 25}]
new_df = pd.DataFrame(data_list)
df = df.append(new_df)

相关问题

pandas在数据末尾新增一列‘年度学生总数’，将每行数据进行总计， 并展示数据集的前 10 行

### 回答1：
你可以这样实现：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为 "data" 的数据帧

# 新增一列 "年度学生总数"
data['年度学生总数'] = data.sum(axis=1)

# 展示前 10 行
print(data.head(10))

这样，就可以在数据末尾新增一列 "年度学生总数"，并对每行数据求和，最后展示数据集的前 10 行。

### 回答2：
在pandas中，我们可以使用以下步骤在数据末尾新增一列'年度学生总数'，并对每行数据进行总计，并展示数据集的前10行：

1. 首先，我们需要导入pandas库并读取数据集。假设数据集已经被存储在名为'data.csv'的文件中，可以使用以下代码进行读取：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

2. 接下来，我们可以使用pandas的sum函数对每行数据进行总计，并将结果存储在新的一列'年度学生总数'中。以下代码展示了如何实现：

data['年度学生总数'] = data.sum(axis=1)

在这段代码中，`axis=1`表示我们要对每行的数据进行求和。

3. 最后，我们可以使用head方法展示数据集的前10行，并打印结果。以下是相应的代码：

print(data.head(10))

使用head方法时，我们需要将要展示的行数作为参数传入。在这里，我们将参数设置为10来展示前10行数据。

综上所述，我们通过导入pandas库，读取数据集，使用sum函数对每行数据进行总计，并在数据末尾新增一列'年度学生总数'，最后使用head方法展示前10行数据。

### 回答3：
要在pandas中新增一列'年度学生总数'，并将每行数据进行总计，然后展示数据集的前10行，可以按照以下步骤进行操作。

首先，假设我们有一个名为df的数据集。我们可以使用df['年度学生总数'] = df.sum(axis=1)来新增一列'年度学生总数'，其中axis=1表示进行行的求和操作。

然后，我们可以使用df.head(10)来展示数据集的前10行。这个函数可以展示数据集的前n行，默认为5行。

最终的代码可能如下所示：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 新增一列'年度学生总数'
df['年度学生总数'] = df.sum(axis=1)

# 展示数据集的前10行
print(df.head(10))

这样就可以在数据集的末尾新增一列'年度学生总数'，并展示数据集的前10行了。

假设excel有“序号、门店编码、 门店名称、实际包装总体积(M3) 、总箱数、集货区标识、地区”列，行数不定，如何用pandas在“门店名称”列的最后一行用concat添加明天日期

您好！我是ChitGPT。

在 pandas 中，可以使用 `df.tail(1)` 来选取最后一行。然后，使用 `pd.concat()` 函数来将当前日期作为一个新行添加到 DataFrame 的末尾。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from datetime import date, timedelta

# 生成日期字符串
tomorrow = (date.today() + timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 提取门店名称列
store_names = df['门店名称']

# 选取最后一行
last_row = df.tail(1)

# 新建一行数据
new_row = pd.DataFrame({
    '序号': [last_row['序号'].values[0] + 1],  # 序号加 1
    '门店编码': [last_row['门店编码'].values[0]],  # 门店编码保持不变
    '门店名称': [store_names.loc[len(df)-1] + ' ' + tomorrow],  # 在门店名称后添加明天日期
    '实际包装总体积(M3)': [last_row['实际包装总体积(M3)'].values[0]],  # 其余数据保持不变
    '总箱数': [last_row['总箱数'].values[0]],
    '集货区标识': [last_row['集货区标识'].values[0]],
    '地区': [last_row['地区'].values[0]]
})

# 将新行数据添加到 DataFrame 的末尾
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)

# 存储更新后的 DataFrame
df.to_excel('updated_file.xlsx', index=False)

请注意，以上示例代码根据您提供的列名定义了新的 DataFrame。如果您的列名有差异，请根据实际情况进行修改。