对dataframe数据增添一行

可以使用 pandas 库中的 append 函数来增加一行数据，具体实现如下：

import pandas as pd

# 创建一个空的 dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3'])

# 增加一行数据
new_row = {'col1': 1, 'col2': 2, 'col3': 3}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 输出 dataframe
print(df)

输出结果如下：

   col1  col2  col3
0     1     2     3

相关问题

使用pd.concat对dataframe数据增添一行

可以这样使用pd.concat来增添一行数据：

import pandas as pd

# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 创建一个新的数据行
new_row = pd.Series({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3})

# 将新行添加到数据框中
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)

# 打印数据框
print(df)

这样就可以在原有数据框的基础上添加一行新的数据了。

如何给一个dataframe文件增添一新行

在Python的pandas库中，你可以通过`loc`、`iloc`或者`append`函数向DataFrame添加新的一行。这里有几个方法示例：

1. 使用`loc`：如果你想要按照索引位置添加行，可以这样做：

   df = pd.read_csv('your_file.csv')  # 假设df是你已有的DataFrame
   new_row = {'column1': 'value1', 'column2': 'value2'}  # 新的一行数据
   df.loc[len(df)] = new_row

2. 使用`iloc`：如果你想按照行数的位置插入，可以指定行号：

   df.iloc[df.shape[0]] = new_row.values

3. 使用`append`函数：如果想把新的行作为一个Series追加到末尾，可以直接使用：

   df = df.append(new_row, ignore_index=True)  # ignore_index=True会让新的行获得连续的索引

确保在操作前，你需要先读取好你的DataFrame，并且new_row的数据结构和DataFrame的列名匹配。