python中如何使用pandas实现行数据添加？ _Python

Pandas是Python中一个非常流行的数据处理库，它可以帮助我们更加方便地处理数据。在实际的项目中，我们经常需要添加新的数据行。那么，在Python中如何使用Pandas实现行数据添加呢？本文将从多个角度分析这个问题。
一、使用append方法添加新行

Pandas中的append方法可以在现有的DataFrame后面添加新的行。具体实现方法如下：
```python
import pandas as pd
data = https://www.ycpai.cn/python/{'name': ['Tom', 'Jerry'], 'age': [20, 21]}
df = pd.DataFrame(data)
new_data = https://www.ycpai.cn/python/{'name': 'Mike', 'age': 22}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)
print(df)
```
这里，我们首先定义了一个名为data的字典，其中包含了两个键值对，分别是'name'和'age' 。然后，我们使用pd.DataFrame()方法将这个字典转换成了一个DataFrame对象。接着，我们定义了一个新的字典new_data，其中包含了'name'和'age'两个键值对。最后，我们使用df.append()方法将new_data添加到了df的末尾，并将ignore_index参数设置为True，以确保新行的索引是连续的。
二、使用loc方法添加新行
除了使用append方法外，我们还可以使用loc方法添加新行。具体实现方法如下：
```python
【python中如何使用pandas实现行数据添加？】import pandas as pd
data = https://www.ycpai.cn/python/{'name': ['Tom', 'Jerry'], 'age': [20, 21]}
df = pd.DataFrame(data)
new_data = https://www.ycpai.cn/python/{'name': 'Mike', 'age': 22}
df.loc[len(df)] = new_data
print(df)
```
这里，我们首先定义了一个名为data的字典，其中包含了两个键值对，分别是'name'和'age' 。然后，我们使用pd.DataFrame()方法将这个字典转换成了一个DataFrame对象。接着，我们定义了一个新的字典new_data，其中包含了'name'和'age'两个键值对。最后，我们使用df.loc[len(df)] = new_data方法将new_data添加到了df的末尾。
三、使用concat方法添加新行
除了使用append方法和loc方法外，我们还可以使用concat方法添加新行。具体实现方法如下：
```python
import pandas as pd
data = https://www.ycpai.cn/python/{'name': ['Tom', 'Jerry'], 'age': [20, 21]}
df = pd.DataFrame(data)
new_data = https://www.ycpai.cn/python/{'name': 'Mike', 'age': 22}
new_df = pd.DataFrame(new_data, index=[len(df)])
df = pd.concat([df, new_df])
print(df)
```
这里，我们首先定义了一个名为data的字典，其中包含了两个键值对，分别是'name'和'age' 。然后，我们使用pd.DataFrame()方法将这个字典转换成了一个DataFrame对象。接着，我们定义了一个新的字典new_data，其中包含了'name'和'age'两个键值对。然后，我们使用pd.DataFrame()方法将new_data转换成了一个新的DataFrame对象。接着，我们将新DataFrame对象的索引设置为len(df)，以确保新行的索引是连续的。最后，我们使用pd.concat()方法将新的DataFrame对象添加到了df的末尾。
四、总结
在Python中，使用Pandas添加新的数据行有三种方法：使用append方法、使用loc方法和使用concat方法。在实际的项目中，我们可以根据实际的需求选择不同的方法。

python中如何使用pandas实现行数据添加？

猜你喜欢