一、背景介绍
在数据挖掘和机器学习领域，数据处理是第一步，数据是整个流程的基础。Pandas是Python语言中一个非常重要的数据分析库，Pandas中的Dataframe是一个非常常用的数据结构，它可以轻松处理表格数据。在Dataframe中添加新的数据是一项常见的操作，本文将从多个方面介绍如何使用Dataframe方式添加数据。
二、Dataframe添加数据的方法
1. 使用loc方法添加数据
loc是Pandas中的一个方法，可以定位选取数据的某个单元格，从而实现对该单元格进行修改或添加新数据的操作。使用loc添加新数据的方法如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name':['a','b','c'],'age':[11,12,13]})
df.loc[3] = ['d',14]
print(df)
输出结果：
name age 0 a 11 1 b 12 2 c 13 3 d 14
可以看到，使用loc方法，可以轻松为Dataframe中添加新的行数据。
2. 使用iloc方法添加数据
iloc与loc非常相似，不同之处在于它使用索引位置来选取数据，而非标签名。使用iloc添加新数据的方法如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name':['a','b','c'],'age':[11,12,13]})
df.loc[len(df)] = ['d',14]
print(df)
输出结果：
name age 0 a 11 1 b 12 2 c 13 3 d 14
可以看到，使用iloc方法同样可以为Dataframe添加新的行数据。
3. 使用append方法添加数据
append方法是Pandas中用于在Dataframe中添加新数据的方法之一，在执行append方法时，需要指定需要添加的数据，可以是单一对象，也可以是一个列表或Dataframe。使用append方法添加新数据的方法如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name':['a','b','c'],'age':[11,12,13]})
new_data = pd.DataFrame({'name':['d'],'age':[14]})
df = df.append(new_data, ignore_index=True)
print(df)
输出结果：
name age 0 a 11 1 b 12 2 c 13 3 d 14
可以看到，使用append方法同样可以为Dataframe添加新的行数据。
4. 使用dict方式添加数据
除了以上几种方法，Pandas还提供了一种快速添加Dataframe数据的方式，即使用字典方式。这个方法类似于指定一个字典对象，其中键是新列的名称而值是列表，这个列表包含了新列中的元素。使用字典方式添加新数据的方法如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name':['a','b','c'],'age':[11,12,13]})
new_data = {'name':['d'],'age':[14]}
df = df.append(pd.DataFrame(new_data), ignore_index=True)
print(df)
输出结果：
name age 0 a 11 1 b 12 2 c 13 3 d 14
可以看到，使用字典方式同样可以为Dataframe添加新的行数据。
三、总结
以上介绍了4种不同的方式来为Dataframe添加新数据，每种方法都有其各自的特点和优缺点，在对数据进行操作时，可以根据具体的需求来选择适当的方法。Dataframe是Pandas中非常常用的数据结构之一，学会了如何使用Dataframe添加数据，可以更加方便的进行数据处理操作。
原创文章，作者：CIDNT，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/325458.html
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