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法律研究在 Pandas DataFrame 中新增頂部行
在 Pandas 中，DataFrame 是一種二維資料結構，即資料以表格形式排列在行和列中。我們可以使用列表、字典、序列和另一個 DataFrame 來建立 DataFrame。但是，當我們想要向已建立的 DataFrame 新增新行時，可以透過內建方法（如 append）來實現，該方法會將其新增到 DataFrame 的末尾。在本文中，我們將找到一些方法，使用一些涉及 DataFrame 中元素索引的技巧，將新行 DataFrame 新增到 DataFrame 的頂部。
示例
讓我們首先在 Pandas 中建立一個新的 DataFrame，如下所示。
import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42],'Gender':['M','M','F','F']}
df = pd.DataFrame(data)
print df輸出
執行以上程式碼，得到以下結果：
Age Gender Name 0 28 MTom 1 34 MJack 2 29 FMary 3 42 F Ricky
**方法 1** - 我們遵循的第一種方法是在 DataFrame 的頂部新增新行，即將新傳入的行轉換為 DataFrame，並將其與現有 DataFrame 連線，同時重置索引值。由於索引重置，新行將新增到頂部。
示例
import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42],'Gender':['M','M','F','F']}
df = pd.DataFrame(data)
top_row = pd.DataFrame({'Name':['Lavina'],'Age':[2],'Gender':['F']})
# Concat with old DataFrame and reset the Index.
df = pd.concat([top_row, df]).reset_index(drop = True)
print df輸出
執行以上程式碼，得到以下結果：
Age Gender Name 0 2 F Lavina 1 28 M Tom 2 34 M Jack 3 29 F Mary 4 42 F Ricky
**方法 2** - 在這種方法中，我們使用 **Dataframe.iloc[]** 方法，該方法允許我們在索引位置 0 新增新行。在以下示例中，我們透過將 .loc 方法的索引值指定為 0（第一行的索引值）來新增一個新行作為列表。
示例
import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42],'Gender':['M','M','F','F']}
df = pd.DataFrame(data)
# Add a new row at index position 0 with values provided in list
df.iloc[0] = ['7', 'F','Piyu']
print df輸出
執行以上程式碼，得到以下結果：
Age Gender Name 0 7 F Piyu 1 34 M Jack 2 29 F Mary 3 42 F Ricky
更新於： 2019年8月7日
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