pandas添加行的兩種實現(xiàn)方式
更新時間：2024年06月26日 09:57:32 作者：我的心永遠是冰冰噠
本文主要介紹了pandas添加行的兩種實現(xiàn)方式,主要是df.append()和df.concat()兩種方式,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
方法1(df.append())
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個空的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)，但是有一個問題，就是這個append是要返回值的, 這個倒是和list不同，還有一個區(qū)別是就是這個ignore_index的參數(shù)，必須得有，否則會報錯
比如下面的例子就會報錯
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個空的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index的區(qū)別，如果設置了ignore_index=True的話，這個index的下標就會被覆蓋，而且是從0開始的計數(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，這個結果就是很好的
到此這篇關于pandas添加行的兩種實現(xiàn)方式的文章就介紹到這了,更多相關pandas添加行內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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