pandas dataframe添加行
时间: 2023-04-29 14:00:38 浏览: 125
可以使用`append()`方法向DataFrame中添加行。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄', '性别'])
# 添加一行数据
df = df.append({'姓名': '张三', '年龄': 20, '性别': '男'}, ignore_index=True)
# 打印DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
姓名 年龄 性别
0 张三 20 男
```
其中,`ignore_index=True`表示忽略原有的索引,重新生成索引。如果不加这个参数,会使用原有的索引,可能会导致索引重复的问题。
相关问题
pandas dataframe添加行数据
在Pandas DataFrame中,有几种方法可以添加新的行数据。下面是两种常用的方法:
方法一:使用append()函数
```python
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '种类', '重量'])
# 添加一行数据
new_row = {'姓名': '老许', '种类': '猫', '重量': '10'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
# 打印DataFrame
print(df)
```
方法二:使用loc[]和at[]函数
```python
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '种类', '重量'])
# 添加一行数据
df.loc[0] = ['老许', '猫', '10']
# 打印DataFrame
print(df)
```
这两种方法都可以用来添加一行数据到DataFrame中。你可以根据自己的需求选择其中一种方法来使用。
pandas dataframe添加行索引
可以使用`set_index()`方法来将某一列设置为行索引,例如:
``` python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
# 将列'A'设置为行索引
df = df.set_index('A')
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
B C
A
1 4 7
2 5 8
3 6 9
```
也可以在创建DataFrame时指定行索引,例如:
``` python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
```
输出:
```
A B C
a 1 4 7
b 2 5 8
c 3 6 9
```
阅读全文