如何在现有的 Pandas DataFrame 中添加一行？

在本文中，我们将了解如何向现有数据框添加新的一行值。当我们想要在我们之前可能错过添加的数据中插入一个新条目时，可以使用它。有不同的方法可以实现这一点。现在让我们在示例的帮助下看看我们如何做到这一点

示例 1：

我们可以使用DataFrame.loc添加一行。我们可以在数据框中的最后一行添加。我们可以使用len(DataFrame.index)来获取行数，以确定我们需要添加新行的位置。

from IPython.display import display, HTML
  
import pandas as pd
from numpy.random import randint
  
dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
        'Maths':[87, 91, 97, 95],
        'Science':[83, 99, 84, 76]
       }
  
df = pd.DataFrame(dict)
  
display(df)
  
df.loc[len(df.index)] = ['Amy', 89, 93] 
  
display(df)

输出：

示例 2：

我们还可以使用DataFrame.append()函数添加新行

from IPython.display import display, HTML
  
import pandas as pd
import numpy as np
  
dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
        'Maths':[87, 91, 97, 95],
        'Science':[83, 99, 84, 76]
       }
  
df = pd.DataFrame(dict)
  
display(df)
  
df2 = {'Name': 'Amy', 'Maths': 89, 'Science': 93}
df = df.append(df2, ignore_index = True)
  
display(df)

输出：

示例 3：

我们还可以使用pandas.concat()添加多行，方法是创建一个包含我们需要添加的所有行的新数据框，然后将此数据框附加到原始数据框。

from IPython.display import display, HTML
  
import pandas as pd
import numpy as np
  
dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
        'Maths':[87, 91, 97, 95],
        'Science':[83, 99, 84, 76]
       }
  
df1 = pd.DataFrame(dict)
display(df1)
  
dict = {'Name':['Amy', 'Maddy'],
        'Maths':[89, 90],
        'Science':[93, 81]
       }
  
df2 = pd.DataFrame(dict)
display(df2)
  
df3 = pd.concat([df1, df2], ignore_index = True)
df3.reset_index()
  
display(df3)

输出：