如何在现有的 Pandas DataFrame 中添加一行？

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在使用 Python 中的 pandas 处理数据时，向现有的 pandas DataFrame 添加新行（可以是一行或多行）是一项常见的任务，可以使用各种 pandas 方法来执行。Pandas 是 Python 中一个流行的数据处理库，它提供了多种用于数据分析的功能。在本文中，我们将讨论如何使用不同的方法在 Python 中向现有的 pandas DataFrame 添加一行。

如何在现有的 Pandas DataFrame 中添加一行？

在我们向 pandas DataFrame 添加新行之前，让我们首先在 Python 中创建一个示例 Pandas DataFrame，我们将在整篇文章中使用它。我们将创建一个包含三列的 Pandas DataFrame：“Name”，“Gender”和“Age”。以下是 Python 中创建 Pandas DataFrame 的程序：

示例

import pandas as pd

data = {
   "Name": ["Jane", "Martin", "Baskin"],
   "Gender": ["Female", "Male", "Male"],
   "Age": [20, 34, 32]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出

    Name   Gender   Age
0  Jane    Female   20
1  Martin  Male     34
2  Baskin  Male     32

现在我们将讨论可用于在 Python 中向现有的 Pandas DataFrame 添加一行的各种方法。

方法 1：使用 append() 方法

使用 append() 方法是向 Pandas DataFrame 添加新行的最简单方法之一。此方法将新行追加到现有的 DataFrame。以下是有关如何使用此方法以及现有 DataFrame 的示例：

示例

import pandas as pd

data = {
    "Name": ["Jane", "Martin", "Baskin"],
    "Gender": ["Female", "Male", "Male"],
     "Age": [20, 34, 32]
}

df = pd.DataFrame(data)

new_r = {"Name": "Alicia", "Gender": "Female", "Age": 30}
df = df.append(new_r, ignore_index=True)
print(df)

输出

    Name  Gender  Age
0    Jane  Female   20
1  Martin    Male   34
2  Baskin    Male   32
3  Alicia  Female   30

在上面的程序中，我们创建了一个名为 new_row 的新字典，其中包含要添加到现有 DataFrame 的新行的值。然后，我们使用 append() 函数将新行添加到现有 DataFrame。ignore_index=True 参数用于在添加新行后重置 DataFrame 的索引。

方法 2：使用 loc[] 方法

向 Pandas DataFrame 添加新行的另一种方法是使用 loc[] 方法。此方法允许我们选择 DataFrame 中的特定位置，并在该位置添加新行。下面是如何使用 loc[] 方法在 Pandas DataFrame 末尾添加新行的示例：

示例

import pandas as pd
	
d= {
    "Name": ["Jane", "Martin", "Baskin"],
    "Gender": ["Female", "Male", "Male"],
     "Age": [20, 34, 32]
}

df = pd.DataFrame(d)

new_r = {"Name": "Alice", "Gender": "Female", "Age": 27}
df.loc[len(df)] = new_r
print(df)

输出

     Name  Gender  Age
0    Jane  Female   20
1  Martin    Male   34
2  Baskin    Male   32
3   Alice  Female   27

在上面的代码中，我们使用了 pandas 的 len(df) 方法来获取 DataFrame 中最后一行索引，并加一以获取新行的索引。之后，我们使用 loc[] 方法将新行添加到现有 DataFrame 的末尾。

在 Python 中向现有的 DataFrame 添加多行

如果我们想向现有的 Pandas DataFrame 添加多行，我们可以创建一个包含新行的新 DataFrame，并将使用 concat() 方法将新 DataFrame 连接到现有的 DataFrame。以下是执行此操作的示例：

示例

import pandas as pd

d= {
    "Name": ["Jane", "Martin", "Baskin"],
    "Gender": ["Female", "Male", "Male"],
     "Age": [20, 34, 32]
}

df = pd.DataFrame(d)

new_d = {
    'Name': ['Alaska', 'David'],
    'Age': [28, 33],
    'Gender': ['female', 'Male']
}

new_df = pd.DataFrame(new_d)
df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)
print(df)

输出

    Name  Gender  Age
0    Jane  Female   20
1  Martin    Male   34
2  Baskin    Male   32
3  Alaska  female   28
4   David    Male   33

在上面的程序中，我们创建了一个新的 DataFrame，其中包含要添加到现有 DataFrame 的新行。之后，我们使用 Python 的 Pandas 库的 concat() 方法将新 DataFrame 连接到我们已经创建的现有 DataFrame。ignore_index=True 参数用于在将新 DataFrame 连接到现有 DataFrame 后重置 DataFrame 的索引。

结论

总之，我们使用了 pandas 的三个不同的函数来向现有的 Pandas DataFrame 添加一行。我们使用了 concat() 方法、loc[] 方法和 append() 函数来向使用 Panads（Python 中的一个库）创建的现有 DataFrame 添加一行。