如何在现有熊猫数据框中添加一行？
在本文中，我们将看到如何向现有的数据框中添加新的值行。当我们想要在数据中插入一个我们之前可能没有添加的新条目时，可以使用它。实现这一点有不同的方法。现在让我们借助例子来看看如何做到这一点
例 1:
我们可以使用 DataFrame.loc 添加一行。我们可以在数据框的最后添加一行。我们可以使用 len(DataFrame.index) 获取行数，以确定需要添加新行的位置。
from IPython.display import display, HTML
import pandas as pd
from numpy.random import randint
dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
'Maths':[87, 91, 97, 95],
'Science':[83, 99, 84, 76]
}
df = pd.DataFrame(dict)
display(df)
df.loc[len(df.index)] = ['Amy', 89, 93]
display(df)
输出:
例 2:
我们也可以使用data frame.append()函数添加新行
from IPython.display import display, HTML
import pandas as pd
import numpy as np
dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
'Maths':[87, 91, 97, 95],
'Science':[83, 99, 84, 76]
}
df = pd.DataFrame(dict)
display(df)
df2 = {'Name': 'Amy', 'Maths': 89, 'Science': 93}
df = df.append(df2, ignore_index = True)
display(df)
输出:
例 3:
我们还可以使用 pandas.concat() 来添加多行，方法是为我们需要添加的所有行创建一个新的数据框，然后将该数据框追加到原始数据框中。
from IPython.display import display, HTML
import pandas as pd
import numpy as np
dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
'Maths':[87, 91, 97, 95],
'Science':[83, 99, 84, 76]
}
df1 = pd.DataFrame(dict)
display(df1)
dict = {'Name':['Amy', 'Maddy'],
'Maths':[89, 90],
'Science':[93, 81]
}
df2 = pd.DataFrame(dict)
display(df2)
df3 = pd.concat([df1, df2], ignore_index = True)
df3.reset_index()
display(df3)
输出:
