python dataframe插入一行

要在Python DataFrame中插入一行，可以使用以下步骤：

1. 创建一个新的DataFrame行，其中包含要插入的数据。
2. 使用pandas.concat()函数将新行添加到原始DataFrame中。
3. 使用pandas.DataFrame.reset_index()函数重置索引。

例如，假设我们有以下DataFrame：

import pandas as pd

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

输出：

   A  B
  1  4
1  2  5
2  3  6

要在DataFrame中插入一行，可以执行以下步骤：

# 创建新行
new_row = pd.DataFrame({'A': [7], 'B': [8]})

# 将新行添加到原始DataFrame中
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

print(df)

输出：

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

这样就成功地在DataFrame中插入了一行。

相关问题

python dataframe插入行列

在Python的Pandas库中，DataFrame是一种二维表格型数据结构，它允许我们像操作Excel电子表格一样处理数据。如果你想在DataFrame中插入新的行或列，可以按照以下步骤操作：

1. **插入新行**：
- 使用`loc`、`iloc`或者`insert`方法：
- `df.loc[row_index, column] = value`：基于标签位置插入，`row_index`指定行索引，`column`指定列名，`value`是插入的新值。
- `df.iloc[row_index, col_index] = value`：基于位置插入，类似上一条，但是需要列的整数索引。
- `df.insert(loc, column, value)`：直接在指定的位置`loc`插入新列`column`，`value`是要插入的序列。

2. **插入新列**：
- 使用`assign`方法，这会创建一个新的列并保留原始数据：

     df = df.assign(new_column_name=value)

- 或者使用字典形式的键值对添加：

     df['new_column_name'] = value_list

记得在实际操作前确保`value`或`value_list`的数据类型匹配DataFrame中已有列的数据类型，并且对于缺失值处理可以选择默认填充（例如`fillna()`），或者明确设置。

Python dataframe添加一行数据

在Python中，你可以使用Pandas库来操作DataFrame。有两种常见的方式可以向DataFrame中添加一行数据：

1. **直接追加一行**[^1]:

   row = {'列名1': 值1, '列名2': 值2, ...}  # 根据实际列名替换
   colnames = 列名列表  # 获取列名列表
   df = df.append(pd.DataFrame([row], columns=colnames))

2. **创建一个新的DataFrame并设置索引**:

   numberOfRows = 行数  # 指定要添加的新行数量
   df = pd.DataFrame(index=np.arange(0, numberOfRows), columns=['列名1', '列名2', ...])  # 创建指定列的空框架
   df.loc[numberOfRows-1] = {列名1: 值1, 列名2: 值2, ...}  # 插入新行

记得替换`row`字典和列名列表以匹配你的DataFrame结构。