向数据框 pandas 添加行 - Python

在使用 Pandas 操作数据框时，我们经常需要向数据框中添加新数据。本文将介绍如何在 Python 中使用 Pandas 向数据框添加行。

首先，我们需要创建一个数据框：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob'],
        'score': [90, 87]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

    name  score
0  Alice     90
1    Bob     87

接下来，我们可以使用 append() 方法向数据框中添加行。例如，我们要向数据框中添加一行数据 'Cathy', 95，代码如下：

new_data = {'name': 'Cathy', 'score': 95}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)
print(df)

输出结果为：

    name  score
0  Alice     90
1    Bob     87
2  Cathy     95

注意，在使用 append() 方法添加行时，需要将新数据以字典的形式传入。另外，ignore_index=True 表示将新数据的索引设为自动编号，而不是继承原数据框的索引。

我们还可以使用 loc 属性向数据框中添加行。例如，我们要添加一行数据 'David', 88，并指定其索引为 2，代码如下：

new_data = pd.DataFrame({'name': 'David', 'score': 88}, index=[2])
df = pd.concat([df, new_data]).sort_index()
print(df)

输出结果为：

    name  score
0  Alice     90
1    Bob     87
2  David     88
3  Cathy     95

另外，我们还可以使用 loc[] 方法来添加一行或多行数据。例如，我们要添加两行数据 'Eric', 91 和 'Frank', 93，代码如下：

new_data = pd.DataFrame({'name': ['Eric', 'Frank'], 'score': [91, 93]}, index=[4, 5])
df = pd.concat([df, new_data]).sort_index()
print(df)

输出结果为：

    name  score
0  Alice     90
1    Bob     87
2  David     88
3  Cathy     95
4   Eric     91
5  Frank     93

在使用 loc[] 添加行时，需要将新数据以 DataFrame 的形式传入，且索引需要指定。