pandas增加多行数据

可以使用 pandas 的 append() 方法来增加多行数据。例如，假设要增加一个 DataFrame df2 到另一个 DataFrame df1 中，可以使用以下代码：

df1 = df1.append(df2, ignore_index=True)

其中，ignore_index=True 表示忽略原来的索引，重新生成索引。

相关问题

pandas对数据帧进行行选择、行增加、行删除

好的，下面是关于pandas对数据帧进行行选择、行增加、行删除的介绍：

1. 行选择：

- 选取单行：使用 loc 或 iloc 方法取出一行数据，如 df.loc[0] 或 df.iloc[0]。
- 选取多行：使用切片方式，如 df.loc[0:2] 或 df.iloc[0:2]。
- 根据条件选取：使用布尔索引，如 df[df['A'] > 0]。

2. 行增加：

- 添加一行：使用 loc 方法，如 df.loc[len(df)] = [1,2,3]。
- 添加多行：使用 append 方法，如 df.append(pd.DataFrame({'A': [1,2], 'B': [2,3], 'C': [3,4]}))。

3. 行删除：

- 删除单行：使用 drop 方法，如 df.drop(0)。
- 删除多行：使用 drop 方法，如 df.drop([0,1,2])。
- 根据条件删除：使用布尔索引，如 df[~(df['A'] > 0)]。

以上就是关于pandas对数据帧进行行选择、行增加、行删除的介绍，希望对你有帮助！

pandas对数据帧进行行选择、行切片、行增加、行删除

好的，下面是关于pandas对数据帧进行行选择、行切片、行增加、行删除的介绍：

1. 行选择：

- 选取单行：使用 loc 或 iloc 方法取出一行数据，如 df.loc[0] 或 df.iloc[0]。
- 选取多行：使用切片方式，如 df.loc[0:2] 或 df.iloc[0:2]。
- 根据条件选取：使用布尔索引，如 df[df['A'] > 0]。

2. 行切片：

- 使用 loc 方法，如 df.loc[0:2]。
- 使用 iloc 方法，如 df.iloc[0:2]。

3. 行增加：

- 添加一行：使用 loc 方法，如 df.loc[len(df)] = [1,2,3]。
- 添加多行：使用 append 方法，如 df.append(pd.DataFrame({'A': [1,2], 'B': [2,3], 'C': [3,4]}))。

4. 行删除：

- 删除单行：使用 drop 方法，如 df.drop(0)。
- 删除多行：使用 drop 方法，如 df.drop([0,1,2])。
- 根据条件删除：使用布尔索引，如 df[~(df['A'] > 0)]。

以上就是关于pandas对数据帧进行行选择、行切片、行增加、行删除的介绍，希望对你有帮助！