使用Pandas添加行

引言

Pandas是一個快速、靈活且易於使用的數據分析工具包，是Python數據分析中非常重要且廣泛使用的一個庫。本文將深入介紹在使用Pandas操作數據時，如何添加新行以及執行相關操作。

使用Pandas添加行

一、創建Pandas數據框架

在介紹如何在數據框中添加新行之前，我們需要先創建一個Pandas數據框，並為其添加數據。下面是一個這樣的例子：

    
import pandas as pd

# 創建一個空的數據框架df
df = pd.DataFrame()

# 為df添加一列
df['Name'] = ['Lucy', 'Emily', 'Tom']

# 顯示結果
print(df)
    

運行以上代碼會生成一個包含一列名為Name的數據框df，其中，Name列包含了三個值。

二、使用loc添加新行

通過loc方法可以在數據框df中添加一行。下面是一個示例：

    
# 使用loc方法在df中添加一行
df.loc[3] = ['Frank', 23]

# 顯示結果
print(df)
    

運行以上代碼可以在df中添加一個名為Frank、年齡為23的新行。此外，也可以通過設置多個值來添加多行，如下所示：

    
# 使用loc方法同時添加多行
df.loc[4] = ['Lily', 30]
df.loc[5] = ['Jack', 27]

# 顯示結果
print(df)
    

此時，數據框df中將會添加兩個新行，分別為名為Lily、年齡為30和名為Jack、年齡為27的行。

三、使用append添加新行

除了使用loc方法，還可以使用append方法在數據框df中添加新行。下面是一個示例：

    
# 使用append方法向df中添加新行
df = df.append({'Name': 'Cindy', 'Age': 25}, ignore_index=True)

# 顯示結果
print(df)
    

運行以上代碼將會在數據框df中添加一個名為Cindy、年齡為25的新行。需要注意的是，append方法返回一個新的數據框，需要用變數接收其返回值。

四、在數據框末尾添加新行

在某些情況下，我們需要在數據框末尾添加新行，這可以通過使用pandas.concat方法實現。下面是一個示例：

    
# 創建一個包含新行數據的數據框new_row
new_row = pd.DataFrame({'Name': 'Tony', 'Age': 29}, index=[0])

# 使用concat方法將new_row添加到df中
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)

# 顯示結果
print(df)
    

運行以上代碼將會在數據框末尾添加一個名為Tony、年齡為29的新行。

總結

本文介紹了如何使用Pandas添加新行以及在數據框末尾添加新行。這些操作是對於數據處理與數據分析來說非常重要的，能夠幫助我們更好地理解、分析和利用數據。通過學習本文，你可以通過Pandas輕鬆地完成這些操作，掌握這些技能，可以提高你的數據分析與處理的能力。