df = df.append({ '排名': index + 1, '热度': hot, '标题': title, }, ignore_index=True)
时间: 2024-06-01 07:07:31 浏览: 5
这段代码是用来向 Pandas DataFrame 中添加新的行数据的。具体来说,它将一个字典对象作为参数传递给 `df.append()` 方法,该字典包含三个键值对,分别是排名、热度和标题。`ignore_index=True` 参数表示忽略原 DataFrame 中的索引值,新添加的行数据将自动分配新的索引值。最终,该方法将返回一个新的 DataFrame 对象,其中包含原 DataFrame 和新添加的行数据。
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wordData = wordData.append(data3.ignore_index=True)
这段代码有语法错误。正确的写法应该是:
```
wordData = wordData.append(data3, ignore_index=True)
```
这行代码的作用是将`data3`这个数据框添加到`wordData`这个数据框的末尾,并忽略`data3`中原有的索引,重新生成新的索引。`ignore_index=True`的作用就是实现这一功能。
这段代码的详细解释是什么 for index, row in new_df.iterrows(): series = pd.Series([index]+list(row), index=df.columns) df = df.append(series, ignore_index=True)
这段代码利用 Pandas 库的 iterrows() 方法遍历一个 DataFrame 数据框中的每一行,然后将每一行数据转为 Pandas 库中的 Series 序列,再通过 append() 方法将这个序列添加到一个新的 DataFrame 数据框的末尾,最终得到一个新的数据框 new_df。其中 pd.Series() 方法中包含了一个 list() 函数,用于将 Series 序列中的每个元素转为 List 列表。ignore_index=True 则表示在添加序列时不考虑原始数据框索引的影响。