pandas:追加行

pandas 追加行

import pandas as pd

aa = {'A': [1, 2, 3, 4],
      'B': [1, 2, 4, 5]
      }

data = pd.DataFrame(aa)
for i in range(5):
    data = data.append({'A': i}, ignore_index=True)
print(data)

工作需求,向excel表格中追加前面几列的数据
在这里插入图片描述

先将A-T之间的数据提取出来放入一个二维列表中,遍历,指定列就行

识别到X列的每一行对应的数据,今天替换即可。

<think>好的,我现在要帮助用户解决如何在Pandas的DataFrame中追加或添加新的问题。用户提到了几种方法,我需要先回顾自己对这些方法的了解,并确保信息的准确性。 首先,用户提供的引用资料里有提到append()方法,但引用[3]指出在较新的Pandas版本中,append()已被弃用,转而推荐使用pd.concat()。这点很重要,需要明确告诉用户。然后引用[4]和[5]给出了不同的方法,比如使用loc和concat来插入,或者用append(虽然不推荐了)。所以需要整理这些方法,并说明当前的最佳实践。 接下来,我需要分步骤说明每种方法的具体操作,包括示例代码。例如,使用pd.concat()来追加,需要创建新的DataFrame,然后用concat合并。同时,要注意重置索引,避免出现重复的索引值。另外,loc方法可能适用于在指定位置插入,但用户的问题主要是追加,即在末尾添加,所以可能需要强调不同的使用场景。 然后,考虑到用户可能遇到的问题,比如如何处理新数据的格式,确保列名匹配,或者如何处理索引问题。例如,使用ignore_index=True参数来避免索引混乱。此外,旧版的append方法虽然还能用,但已经不推荐,需要提醒用户改用concat。 还需要检查是否有其他方法,比如使用字典创建新,然后通过df.loc[len(df)] = ...的方式添加,但这种方法可能存在性能问题,或者在某些情况下不可,需要指出其优缺点。 最后,总结各方法的适用情况,帮助用户根据具体需求选择最合适的方法。同时,生成的相关问题要围绕DataFrame操作,比如插入、合并多个DataFrame、处理列不匹配的情况等,这些都可能帮助用户进一步学习。</think>在Pandas中向DataFrame追加数据,主要有以下3种方法及其详细操作步骤: ### 一、使用pd.concat()方法(推荐方案) 1. 创建新数据(需转换为DataFrame格式) ```python new_row = pd.DataFrame({'列A': [值1], '列B': [值2]}) ``` 2. 使用concat合并 ```python df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True) ``` *注意:`ignore_index=True`参数可重置索引,避免索引重复问题[^4][^5]* ### 二、通过字典添加(适用于单快速添加) ```python df.loc[len(df)] = {'列A': 值1, '列B': 值2} ``` *特点:直接修改索引但可能影响性能,适合小型数据集[^3]* ### 三、使用append()方法(已弃用方案) ```python # 旧版本可用(Pandas 1.x及以下) df = df.append({'列A': 值1, '列B': 值2}, ignore_index=True) ``` *注意:Pandas 2.0+版本已移除该方法,建议改用concat()[^3][^5]* ### 完整示例演示 ```python import pandas as pd # 初始DF df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四'], '年龄': [25, 30]}) # 添加新记录 new_data = pd.DataFrame({'姓名': ['王五'], '年龄': [28]}) df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) ``` 此时DataFrame将包含三记录,索引自动重置为0-2。 ### 注意事项 1. 列名必须完全匹配,否则会产生新列 2. 推荐使用`ignore_index=True`保持索引连续性 3. 批量添加时应先将数据转换为DataFrame再合并 相关问题
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