pandas 插入数据
时间: 2023-10-12 07:14:34 浏览: 35
可以使用 Pandas 的 DataFrame 对象中的 loc 方式来插入数据,示例如下:
```python
import pandas as pd
# 构造一个包含两列的 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Jerry'], 'Age': [20, 30]})
# 使用 loc 根据索引插入一行新数据
df.loc[2] = ['Tony', 25]
print(df)
```
运行结果如下:
```
Name Age
0 Tom 20
1 Jerry 30
2 Tony 25
```
注意,这种方式需要提供完整的一行数据,包括所有列的数据,否则会报错。如果只想在某一列中插入数据,可以用以下方式:
```python
# 对于“Name”列,在末尾加入一个新值
df['Name'][2] = 'Tony'
```
但是不推荐这种方式,因为这样处理是在源数据的副本上进行的,而不是对原始 DataFrame 进行直接修改,可能会引入不必要的副作用。
相关问题
pandas 尾部插入数据
在Pandas中,可以使用`append()`方法向DataFrame的尾部插入数据。可以使用`ignore_index=True`参数来忽略原有的索引,重新生成连续的索引。例如,要向一个DataFrame中插入两行数据,可以使用以下代码:`df.append(df[:2], ignore_index=True)`。这将在DataFrame的末尾添加一个包含两行数据的DataFrame。
pandas插入新数据行
可以使用pandas的append()方法来插入新数据行。例如,如果要在名为df的数据框中添加一行新数据,可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 创建一个新的数据行
new_row = pd.Series({'A': 7, 'B': 8})
# 将新数据行添加到数据框中
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
```
这将在df数据框的末尾添加一行新数据,其中'A'列的值为7,'B'列的值为8。请注意,我们使用了ignore_index=True参数来确保新行的索引正确地自动增加。