pandas添加一行数据的方法

最新推荐文章于 2024-07-07 15:57:31 发布
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分类专栏： python学习 文章标签： pandas python 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/haodawei123/article/details/125586845
本文介绍了使用Python的Pandas库进行数据追加的两种常见方法。第一种方法利用df.append()函数添加新行，并通过ignore_index参数确保索引正确更新。第二种方法则通过df.loc[]定位特定索引并直接赋值新数据。此外，还提供了一个具体实例，展示如何创建DataFrame并追加数据。

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方法一：

print( df.append (row,ignore_index=True))

方法二：

a,b,c,d为column的属性值，数量要匹配

df.loc[index] = [a,b,c,d]

下面是实例：

columns=[‘序号’,‘股票代码’,‘股票名称’,‘最新价(元)’,‘涨跌幅’,‘封成比封单金额/日成交额’,‘封流比封单手数/流通股本’,‘封单金额(万元)’,‘第一次涨停时间’,‘最后一次涨停时间’,'打开次数 ',‘涨停强度’]

data=pd.DataFrame(columns=columns)
在这里插入图片描述
gpsj是个列表，直降将列表数据放到了data的一行
在这里插入图片描述

Python Pandas 数据框的插入行策略
Python编程之道的博客
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实例如下所示： from pandas import * from random import * df = DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))#生成空的pandas表 for i in range(5):#插入一行 df.loc[i] = [randint(-1,1) for n in range(3)] print df 以上这篇python实现在pandas.DataFrame添加一行就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参
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可以看到这个pandas的添加行的方式和list也是一样，都是使用append函数，但是有一个问题，就是这个append是要返回值的, 这个倒是和list不同，还有一个区别是就是这个ignore_index的参数，必须得有，否则会报错。本文主要介绍了pandas添加行的两种实现方式,主要是df.append()和df.concat()两种方式,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。方法2(df.concat())
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<think>好的，我现在需要回答用户关于如何在Pandas中添加一行数据的问题。首先，我得回顾一下Pandas的相关知识，确保自己记得正确的方法。用户之前可能已经知道如何添加列，比如使用insert方法，但现在他们想添加行。 我记得在Pandas中，添加行通常使用append方法，不过现在可能已经被弃用了，转而推荐使用concat函数。这点需要注意，避免提供过时的信息。另外，DataFrame的loc方法也可以用来添加行，特别是通过索引的方式。不过，用户可能需要具体的例子和步骤说明。 首先，我需要确认用户的问题是如何添加一行数据到现有的DataFrame中。可能需要分几种情况：添加一个Series，或者添加另一个DataFrame的一行，或者从字典结构添加。此外，还要考虑到索引的问题，避免重复索引带来的问题。 接下来，我应该整理出几种常用的方法，并给出示例代码。例如，使用append方法（虽然已弃用，但可能仍有人在使用），使用concat函数，以及使用loc方法。同时，需要指出推荐的方法是什么，以及为什么，比如concat在性能或未来兼容性上的优势。 然后，考虑到用户可能不太熟悉这些方法，需要详细解释每个步骤，例如如何构造要添加的行数据，如何确保列对齐，如何处理索引等。例如，使用字典创建新行时，必须确保键与原有列名匹配，否则会出现NaN值。 还要注意用户提供的引用内容。引用[1]提到用insert添加列，这可能和添加行形成对比，但这里用户需要的是行的操作，所以不需要直接引用。不过，可能需要提到其他相关函数，如loc、iloc等，但用户的问题集中在添加行，所以应保持重点。 另外，用户可能对性能有疑问，比如哪种方法更高效，特别是在处理大数据量时。concat通常更高效，特别是在合并多个DataFrame时，而append在内部调用concat，但已经被标记为过时。这一点需要明确指出，避免用户使用过时的方法。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步学习。比如如何删除行，如何合并多个DataFrame，如何处理索引重复等。这些问题应该与添加行相关，并引导用户深入理解Pandas的数据操作。 总结一下，回答的结构应该是先简要介绍方法，然后分点详细说明每种方法，包括示例代码和注意事项，最后附上相关问题。确保使用中文，代码格式正确，并且引用相关的资料，比如官方文档或用户指南，以增强可信度。</think>### 如何用Pandas添加一行数据？ 在Pandas中添加一行数据有以下几种常用方法，具体选择取决于数据类型和操作需求： --- #### 方法1：使用`DataFrame.append()`（适用于旧版本，但已弃用） 虽然`append()`在Pandas 1.4.0后已弃用[^2]，但在旧版本中仍可使用： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': ['x', 'y']}) new_row = {'A': 3, 'B': 'z'} df = df.append(new_row, ignore_index=True) # 需设置ignore_index避免索引重复 ``` --- #### 方法2：使用`pd.concat()`（推荐方法） 这是官方推荐替代`append()`的方法，效率更高且更灵活： ```python new_row_df = pd.DataFrame({'A': [3], 'B': ['z']}) # 需将新行构造成DataFrame df = pd.concat([df, new_row_df], ignore_index=True) ``` --- #### 方法3：通过`DataFrame.loc[]`索引直接赋值 适用于已知索引位置的情况： ```python df.loc[len(df)] = [3, 'z'] # 通过长度计算新索引位置 ``` --- #### 注意事项 1. **列名对齐**：新增数据的列名必须与原DataFrame完全匹配，否则会出现`NaN`值。 2. **索引处理**：建议使用`ignore_index=True`重置索引，避免索引重复。 3. **数据类型一致性**：新增行的数据类型需与原列一致，否则可能引发隐式转换。 --- ### 性能对比 - `pd.concat()`在批量添加多行时效率更高，因为`append()`本质是循环调用`concat()`。 - `loc[]`适合单行添加，但需注意索引管理[^2]。 ---
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