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Python Pandas -附加到dataframe:逐个或批量

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,它提供了丰富的数据结构和数据操作功能,特别适用于处理结构化数据。

在Pandas中,可以使用append()方法逐个或批量地将数据附加到DataFrame中。append()方法可以接受一个DataFrame、Series或字典作为参数,并将其附加到原始DataFrame的末尾。

下面是使用append()方法附加数据的示例代码:

  1. 逐个附加数据:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age'])

# 逐个附加数据
df = df.append({'Name': 'Alice', 'Age': 25}, ignore_index=True)
df = df.append({'Name': 'Bob', 'Age': 30}, ignore_index=True)
df = df.append({'Name': 'Charlie', 'Age': 35}, ignore_index=True)

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
      Name Age
0    Alice  25
1      Bob  30
2  Charlie  35
  1. 批量附加数据:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age'])

# 批量附加数据
data = [{'Name': 'Alice', 'Age': 25}, {'Name': 'Bob', 'Age': 30}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 35}]
df = df.append(data, ignore_index=True)

print(df)

输出结果与上述相同。

Pandas的append()方法可以方便地将数据逐个或批量地附加到DataFrame中,适用于需要动态添加数据的场景。在实际应用中,可以根据具体需求选择合适的附加方式。

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