python里面如何处理数据框加行

在Python中，可以通过使用pandas库来处理数据框（DataFrame）并添加行。使用pandas库可以非常方便地进行数据处理、分析和操作。为了在数据框中添加行，你可以使用多种方法，如：append()方法、loc方法、concat()函数等。在本文中，我们将详细介绍这些方法，并举例说明如何使用它们来处理数据框并添加行。

一、使用append()方法

append()方法是pandas库中用于在数据框中添加行的常用方法之一。该方法允许你将一个数据框或字典形式的数据添加到现有的数据框中。

示例：

import pandas as pd
创建一个初始数据框
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [23, 30, 25]
})
创建一个新的行数据
new_row = {'Name': 'Eve', 'Age': 28}
使用append()方法添加新行
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

详细描述：

append()方法接受一个字典或数据框作为参数，并返回一个新的数据框。通过设置ignore_index参数为True，可以确保新行的索引按顺序排列，而不是保留原始索引。

二、使用loc方法

loc方法是另一个常用的方法，用于通过指定索引位置来添加新行。

示例：

import pandas as pd
创建一个初始数据框
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [23, 30, 25]
})
使用loc方法添加新行
df.loc[len(df.index)] = ['Eve', 28]
print(df)

详细描述：

loc方法允许你通过指定索引位置来添加新行。len(df.index)返回数据框的当前行数，新行将被添加到数据框的末尾。

三、使用concat()函数

concat()函数是pandas库中用于连接数据框的强大工具。它可以用于将多个数据框或系列沿轴连接。

示例：

import pandas as pd
创建一个初始数据框
df1 = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [23, 30, 25]
})
创建一个包含新行数据的数据框
df2 = pd.DataFrame({
    'Name': ['Eve'],
    'Age': [28]
})
使用concat()函数连接数据框
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(df)

详细描述：

concat()函数接受一个列表形式的数据框，并返回一个新的数据框。通过设置ignore_index参数为True，可以确保新行的索引按顺序排列，而不是保留原始索引。

四、使用DataFrame的append()方法和字典列表

你还可以使用DataFrame的append()方法和字典列表来添加多行数据。

示例：

import pandas as pd
创建一个初始数据框
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [23, 30, 25]
})
创建一个包含新行数据的字典列表
new_rows = [
    {'Name': 'Eve', 'Age': 28},
    {'Name': 'Dan', 'Age': 35}
]
使用DataFrame的append()方法添加新行
df = df.append(new_rows, ignore_index=True)
print(df)

详细描述：

通过传递一个字典列表给append()方法，你可以一次性添加多行数据。设置ignore_index参数为True，以确保新行的索引按顺序排列。

五、使用DataFrame的insert()方法

insert()方法允许你在指定位置插入新列，但你也可以通过插入新行来间接添加数据。

示例：

import pandas as pd
创建一个初始数据框
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [23, 30, 25]
})
创建一个新的行数据
new_row = pd.DataFrame({'Name': ['Eve'], 'Age': [28]})
使用insert()方法插入新行
df = pd.concat([df.iloc[:2], new_row, df.iloc[2:]], ignore_index=True)
print(df)

详细描述：

通过将数据框分为两部分并使用concat()函数，你可以在数据框的指定位置插入新行。此示例将新行插入到数据框的第二行位置。

六、使用DataFrame的at方法

at方法允许你通过指定行列标签来访问和设置单个值。

示例：

import pandas as pd
创建一个初始数据框
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [23, 30, 25]
})
使用at方法添加新行
df.at[len(df.index), 'Name'] = 'Eve'
df.at[len(df.index) - 1, 'Age'] = 28
print(df)

详细描述：

at方法允许你通过指定行列标签来访问和设置单个值。在此示例中，我们通过指定索引和列标签来添加新行。

七、使用DataFrame的assign()方法

assign()方法允许你通过传递关键字参数来添加新列，但你也可以通过传递字典来添加新行。

示例：

import pandas as pd
创建一个初始数据框
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [23, 30, 25]
})
创建一个新的行数据
new_row = {'Name': 'Eve', 'Age': 28}
使用assign()方法添加新行
df = df.assign(new_row)
print(df)

详细描述：

assign()方法允许你通过传递关键字参数来添加新列。通过传递一个字典形式的新行数据，你可以添加新行。

八、使用DataFrame的reindex()方法

reindex()方法允许你通过重新索引来添加新行。

示例：

import pandas as pd
创建一个初始数据框
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [23, 30, 25]
})
使用reindex()方法添加新行
df = df.reindex(df.index.union([3]))
df.at[3, 'Name'] = 'Eve'
df.at[3, 'Age'] = 28
print(df)

详细描述：

reindex()方法允许你通过重新索引来添加新行。在此示例中，我们通过重新索引并使用at方法添加新行数据。

九、使用DataFrame的merge()方法

merge()方法通常用于合并数据框，但你也可以通过合并新行数据来添加行。

示例：

import pandas as pd
创建一个初始数据框
df1 = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [23, 30, 25]
})
创建一个包含新行数据的数据框
df2 = pd.DataFrame({
    'Name': ['Eve'],
    'Age': [28]
})
使用merge()方法合并数据框
df = pd.merge(df1, df2, how='outer')
print(df)

详细描述：

merge()方法允许你通过合并数据框来添加新行。在此示例中，我们通过合并包含新行数据的数据框来添加行。

十、使用DataFrame的update()方法

update()方法允许你通过传递另一个数据框来更新现有数据框。

示例：

import pandas as pd
创建一个初始数据框
df1 = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [23, 30, 25]
})
创建一个包含新行数据的数据框
df2 = pd.DataFrame({
    'Name': ['Eve'],
    'Age': [28]
})
使用update()方法更新数据框
df1.update(df2)
print(df1)