在pandas DataFrame中添加行可以通过以下步骤实现:
append()
方法将新行数据添加到DataFrame中。这将返回一个新的DataFrame,因为DataFrame是不可变的。insert()
方法。首先,将DataFrame拆分为两个部分,然后在指定位置插入新行,最后将两个部分合并。下面是一个示例代码,演示如何在pandas DataFrame中的特定位置添加行:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
'Age': [25, 28, 30],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建要添加的新行数据
new_row = {'Name': 'Tom', 'Age': 35, 'City': 'Tokyo'}
# 将新行数据添加到DataFrame末尾
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
# 在特定位置插入新行
position = 1
df1 = df.iloc[:position]
df2 = df.iloc[position:]
df = pd.concat([df1, pd.DataFrame(new_row, index=[position]), df2]).reset_index(drop=True)
print(df)
这个例子中,我们首先使用append()
方法将新行数据添加到DataFrame末尾,然后使用iloc
索引将DataFrame拆分为两个部分。接下来,我们使用pd.DataFrame()
创建一个只包含新行数据的DataFrame,并指定索引为要插入的位置。最后,使用pd.concat()
方法将三个部分合并,并使用reset_index()
重置索引。
请注意,这只是一种添加行的方法,具体的实现方式可能因数据结构和需求而有所不同。在实际应用中,可以根据具体情况选择最适合的方法。
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