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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值行。当我们想在我们的数据中插入我们可能会错过之前添加的新条目时, 可以使用此方法。有多种方法可以实现此目的。现在让我们借助示例来了解如何做到这一点

范例1:

我们可以使用添加一行DataFrame.loc。我们可以在数据框的最后添加一行。我们可以使用len(DataFrame.index)确定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)

输出如下:

将行添加到现有的熊猫数据框

范例2:

我们也可以使用DataFrame.append()函数

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)

输出如下:

将行添加到现有的熊猫数据框

范例3:

我们也可以使用pandas.concat()通过创建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)

输出如下:

将行添加到现有的熊猫数据框

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