如何在現有的 Pandas DataFrame 中新增一行？

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在使用 Python 中的 pandas 處理資料時，向現有的 pandas DataFrame 新增新行（可以是一行或多行）是一項常見的任務，可以使用各種 pandas 方法來執行。Pandas 是 Python 中一個流行的資料處理庫，它提供了多種用於資料分析的功能。在本文中，我們將討論如何使用不同的方法在 Python 中向現有的 pandas DataFrame 新增一行。

如何在現有的 Pandas DataFrame 中新增一行？

在我們向 pandas DataFrame 新增新行之前，讓我們首先在 Python 中建立一個示例 Pandas DataFrame，我們將在整篇文章中使用它。我們將建立一個包含三列的 Pandas DataFrame：“Name”，“Gender”和“Age”。以下是 Python 中建立 Pandas DataFrame 的程式：

示例

import pandas as pd

data = {
   "Name": ["Jane", "Martin", "Baskin"],
   "Gender": ["Female", "Male", "Male"],
   "Age": [20, 34, 32]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

輸出

    Name   Gender   Age
0  Jane    Female   20
1  Martin  Male     34
2  Baskin  Male     32

現在我們將討論可用於在 Python 中向現有的 Pandas DataFrame 新增一行的各種方法。

方法 1：使用 append() 方法

使用 append() 方法是向 Pandas DataFrame 新增新行的最簡單方法之一。此方法將新行追加到現有的 DataFrame。以下是有關如何使用此方法以及現有 DataFrame 的示例：

示例

import pandas as pd

data = {
    "Name": ["Jane", "Martin", "Baskin"],
    "Gender": ["Female", "Male", "Male"],
     "Age": [20, 34, 32]
}

df = pd.DataFrame(data)

new_r = {"Name": "Alicia", "Gender": "Female", "Age": 30}
df = df.append(new_r, ignore_index=True)
print(df)

輸出

    Name  Gender  Age
0    Jane  Female   20
1  Martin    Male   34
2  Baskin    Male   32
3  Alicia  Female   30

在上面的程式中，我們建立了一個名為 new_row 的新字典，其中包含要新增到現有 DataFrame 的新行的值。然後，我們使用 append() 函式將新行新增到現有 DataFrame。ignore_index=True 引數用於在新增新行後重置 DataFrame 的索引。

方法 2：使用 loc[] 方法

向 Pandas DataFrame 新增新行的另一種方法是使用 loc[] 方法。此方法允許我們選擇 DataFrame 中的特定位置，並在該位置新增新行。下面是如何使用 loc[] 方法在 Pandas DataFrame 末尾新增新行的示例：

示例

import pandas as pd
	
d= {
    "Name": ["Jane", "Martin", "Baskin"],
    "Gender": ["Female", "Male", "Male"],
     "Age": [20, 34, 32]
}

df = pd.DataFrame(d)

new_r = {"Name": "Alice", "Gender": "Female", "Age": 27}
df.loc[len(df)] = new_r
print(df)

輸出

     Name  Gender  Age
0    Jane  Female   20
1  Martin    Male   34
2  Baskin    Male   32
3   Alice  Female   27

在上面的程式碼中，我們使用了 pandas 的 len(df) 方法來獲取 DataFrame 中最後一行索引，並加一以獲取新行的索引。之後，我們使用 loc[] 方法將新行新增到現有 DataFrame 的末尾。

在 Python 中向現有的 DataFrame 新增多行

如果我們想向現有的 Pandas DataFrame 新增多行，我們可以建立一個包含新行的新 DataFrame，並將使用 concat() 方法將新 DataFrame 連線到現有的 DataFrame。以下是執行此操作的示例：

示例

import pandas as pd

d= {
    "Name": ["Jane", "Martin", "Baskin"],
    "Gender": ["Female", "Male", "Male"],
     "Age": [20, 34, 32]
}

df = pd.DataFrame(d)

new_d = {
    'Name': ['Alaska', 'David'],
    'Age': [28, 33],
    'Gender': ['female', 'Male']
}

new_df = pd.DataFrame(new_d)
df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)
print(df)

輸出

    Name  Gender  Age
0    Jane  Female   20
1  Martin    Male   34
2  Baskin    Male   32
3  Alaska  female   28
4   David    Male   33

在上面的程式中，我們建立了一個新的 DataFrame，其中包含要新增到現有 DataFrame 的新行。之後，我們使用 Python 的 Pandas 庫的 concat() 方法將新 DataFrame 連線到我們已經建立的現有 DataFrame。ignore_index=True 引數用於在將新 DataFrame 連線到現有 DataFrame 後重置 DataFrame 的索引。

結論

總之，我們使用了 pandas 的三個不同的函式來向現有的 Pandas DataFrame 新增一行。我們使用了 concat() 方法、loc[] 方法和 append() 函式來向使用 Panads（Python 中的一個庫）建立的現有 DataFrame 新增一行。