pandas添加行的兩種實(shí)現(xiàn)方式
方法1(df.append())
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個(gè)空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Column1', 'Column2'])
# 新增一行數(shù)據(jù)
data = {'Column1': 'Value1', 'Column2': 'Value2'}
df = df.append(data, ignore_index=True)
print(df)
raw_data ={"Column1":"adafafa","Column2":"123123"}
df = df.append(raw_data,ignore_index=True)
df
可以看到這個(gè)pandas的添加行的方式和list也是一樣，都是使用append函數(shù)，但是有一個(gè)問(wèn)題，就是這個(gè)append是要返回值的, 這個(gè)倒是和list不同，還有一個(gè)區(qū)別是就是這個(gè)ignore_index的參數(shù)，必須得有，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)
比如下面的例子就會(huì)報(bào)錯(cuò)
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個(gè)空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Column1', 'Column2'])
# 新增一行數(shù)據(jù)
data = {'Column1': 'Value1', 'Column2': 'Value2'}
df = df.append(data, ignore_index=True)
print(df)
raw_data ={"Column1":"adafafa","Column2":"123123"}
df = df.append(raw_data,ignore_index=False)
df
但是值得注意的是，df.append()并非只能添加字典形式的數(shù)據(jù)，而是能添加dataframe的形式。
但是需要注意這個(gè)index的區(qū)別，如果設(shè)置了ignore_index=True的話，這個(gè)index的下標(biāo)就會(huì)被覆蓋，而且是從0開(kāi)始的計(jì)數(shù)，所以如果要求保留index信息的話，可以選擇使用df.concat()
方法2(df.concat())
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個(gè)空的DataFrame
df1 = pd.DataFrame(columns=['Column1', 'Column2'])
# 新增一行數(shù)據(jù)
df2 = pd.DataFrame(data={'Column1': 'Value1', 'Column2': 'Value2'},index=["AAA"])
df3 = pd.DataFrame(data={'Column1': 'GSgasgag', 'Column2': 'bafgdgha'},index=["BBB"])
df = pd.concat([df1,df2])
print(df)
df = pd.concat([df,df3])
df
可以看到，這個(gè)結(jié)果就是很好的
到此這篇關(guān)于pandas添加行的兩種實(shí)現(xiàn)方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas添加行內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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