dataframe加一行，index自定义

可以使用`loc`方法在`DataFrame`中加入一行，并自定义该行的索引，示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 定义新行的数据
new_row = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}

# 定义新行的索引
new_index = 'X'

# 使用loc方法将新行加入DataFrame中
df.loc[new_index] = new_row

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
X  1  2  3

相关问题

dataframe 增加行 自定义index

要在DataFrame中增加行并自定义索引，可以使用`append`方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age'])

# 添加行
new_row = {'Name': 'Alice', 'Age': 25}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

输出结果为：

    Name  Age
0  Alice   25

在上面的示例中，我们首先创建了一个空的DataFrame，然后使用`append`方法添加了一行数据。`append`方法接受一个字典作为参数，其中键是列名，值是要添加的值。通过设置`ignore_index=True`，可以自动为新行指定一个递增的索引。

如果要添加多行数据，可以将`append`方法多次调用或使用`loc`属性直接设置行。以下是一个添加多行数据的示例：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age'])

# 添加多行数据
new_rows = [{'Name': 'Alice', 'Age': 25}, {'Name': 'Bob', 'Age': 30}]
df = df.append(new_rows, ignore_index=True)

print(df)

输出结果为：

   Name Age
0  Alice  25
1    Bob  30

在上面的示例中，我们通过传递一个包含多个字典的列表来添加多行数据。然后，设置`ignore_index=True`来为新行指定索引。

DataFrame自定义行索引

你可以使用`set_index()`方法来自定义DataFrame的行索引。这个方法接受一个列名或列的列表作为参数，用来作为新的行索引。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义行索引
new_index = ['row1', 'row2', 'row3', 'row4']
df = df.set_index(new_index)

print(df)

输出结果如下：

      A  B   C
row1  1  5   9
row2  2  6  10
row3  3  7  11
row4  4  8  12

在这个示例中，我们使用`set_index()`方法将`new_index`列表作为新的行索引。你可以根据自己的需要选择适当的行索引值。