解构Pandas DataFrame:技巧添一行
2023-07-01 19:32:17
巧妙添加数据：掌握 Pandas DataFrame 的三种方法
在数据分析领域，操作庞大数据集时，灵活地添加数据至关重要。Pandas DataFrame 是 Python 数据分析工具包中的关键组件，提供多种方法来巧妙地添加一行数据。本文将深入探讨三种有效的方法：append、loc 和 concat。
1. append：快速便捷，一招制敌
append 函数是最简单的方法，适用于快速添加一行数据到 DataFrame 的末尾。它的语法很简单：
df = df.append({'列名': 值}, ignore_index=True)
例如，要添加名为 "Alice" 的新行，年龄为 35，可以使用以下代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Mary', 'Bob'], 'Age': [20, 25, 30]})
df = df.append({'Name': 'Alice', 'Age': 35}, ignore_index=True)
print(df)
2. loc：精准定位，插入自如
loc 函数可以精确定位要插入数据的位置。它通过索引值访问行，语法如下：
df.loc[索引值] = {'列名': 值}
例如，要在第二行插入 "Alice" 的数据，可以使用以下代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Mary', 'Bob'], 'Age': [20, 25, 30]})
df.loc[1] = {'Name': 'Alice', 'Age': 35}
print(df)
3. concat：横向拼接，巧妙合并
如果要添加多行数据，concat 函数提供了横向拼接的方法。它将多个 DataFrame 合并在一起，语法如下：
df = pd.concat([df1, df2])
例如，有两个 DataFrame df1 和 df2，要将它们合并到 df 中，可以使用以下代码：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Mary'], 'Age': [20, 25]})
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['Bob', 'Alice'], 'Age': [30, 35]})
df = pd.concat([df1, df2])
print(df)
结语
通过学习这三种方法，你可以轻松地向 Pandas DataFrame 添加一行或多行数据，灵活应对各种数据分析需求。熟练运用这些技术，将使你的数据处理任务更加高效和便捷。
常见问题解答
-
如何向 DataFrame 添加一列数据？
答：使用 df['新列名'] = [值]。 -
如何删除 DataFrame 中的行或列？
答：使用 df.drop('索引值/列名') 或 df.drop(df.index[[索引值]]/df.columns[[列名]]）。 -
如何更新 DataFrame 中的单元格值？
答：使用 df.loc[索引值, 列名] = 值。 -
如何筛选 DataFrame 中的数据？
答：使用 df[条件] 或 df.query('条件')。 -
如何在 DataFrame 中进行分组操作？
答：使用 df.groupby('列名').agg(函数)。
