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。

相关问题

pandas插入一行数据

在Pandas库中，你可以使用`insert()`函数来向DataFrame的指定位置插入一行或多行数据。这个函数的基本语法如下：

df.insert(loc, column, value, allow_duplicates=True)

其中：
- `loc`：表示你想插入数据的位置，可以是一个整数索引（从0开始），也可以是列名如果需要在特定列之后插入。
- `column`：新插入列的名称，如果你想在现有列之前插入，可以将此参数设为None，然后提供value参数。
- `value`：插入的新行数据，可以是一个标量值、 Series 或 DataFrame，取决于你需要在单个位置还是多列位置插入数据。
- `allow_duplicates`：默认为True，如果设置为False，则会抛出错误如果插入的数据导致了重复的键。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame，你想在索引位置2插入新的一行，可以这样做：

new_row = {'Name': 'Alice', 'Age': 30}
df.insert(1, new_row)  # 插入到索引1处，也就是第二行

pandas 插入一行数据

好的，关于这个问题，我可以回答。您可以使用 pandas.DataFrame.append() 方法来将行添加到 DataFrame 对象中。例如，如果您要向名为 df 的数据框中添加一行数据，您可以使用以下代码：df = df.append(new_row, ignore_index=True)，其中，new_row 是您要添加的行，ignore_index=True 表示为新行创建一个新的索引值。