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在具有重复索引的pandas中添加行

,可以使用append()方法将新的行数据添加到DataFrame中。

具体步骤如下:

  1. 创建一个新的行数据,可以是一个字典或者一个Series对象。
  2. 使用append()方法将新的行数据添加到DataFrame中,设置ignore_index=True参数可以重新生成索引。
  3. 如果需要保留重复索引,则可以将新的行数据添加到一个新的DataFrame中,然后使用concat()方法将两个DataFrame合并。

以下是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含重复索引的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['index1', 'index1', 'index2'])

# 创建一个新的行数据
new_row = pd.Series({'A': 4, 'B': 7}, name='index3')

# 添加新的行数据到DataFrame中(保留重复索引)
new_df = pd.concat([df, pd.DataFrame([new_row])])

# 添加新的行数据到DataFrame中(重新生成索引)
new_df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(new_df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
       A  B
0      1  4
1      2  5
2      3  6
3      4  7

对于pandas的相关概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,可以参考腾讯云的官方文档和网站。

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