附加到熊猫数据框 - Python

简介

在数据分析中，熊猫（Pandas）是一个十分强大的工具。而在使用熊猫数据框时，有时需要把多个数据框合并在一起，或者将新的行或列添加到数据框中，这时就需要用到“附加”操作。本文将介绍在Python中如何使用Pandas进行附加操作。

附加操作

附加操作可以将两个熊猫数据框沿着某个轴（通常是行轴）拼接在一起。可以通过concat函数实现附加操作。例如，我们有两个数据框df1和df2：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])

要将这两个数据框沿着行轴拼接在一起，只需要使用concat函数：

result = pd.concat([df1, df2])

输出的结果如下：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
4  A4  B4  C4  D4
5  A5  B5  C5  D5
6  A6  B6  C6  D6
7  A7  B7  C7  D7

添加行

有时候我们需要向已有的数据框中添加新的行。可以通过loc函数实现添加行的操作。

df1 = df1.append(pd.DataFrame({'A': 'A4', 'B': 'B4', 'C': 'C4', 'D': 'D4'}, index=[4]))

第一个参数是一个字典，它表示新行的数据。index参数用于设置新行的索引。

添加列

添加列时，我们需要先创建一个新的Series，然后通过赋值的方式添加到数据框中。例如，要向df1中添加新的列'E'，可以这样做：

new_col = pd.Series(['E0', 'E1', 'E2', 'E3'], index=df1.index)
df1['E'] = new_col

总结

本文介绍了如何在Python中使用Pandas进行附加操作，包括拼接数据框和添加行、添加列。熟练掌握这些操作，能够更加灵活地进行数据处理和分析。