Python Pandas 向DataFrame中添加一行一列

在Pandas的DataFrame中添加一行或者一列，添加行有 df.loc[] 以及 df.append() 这两种方法，添加列有 df[] 和 df.insert() 两种方法， 下面对这几种方法的使用进行简单介绍。

采用 loc[] 方法多适用于对空的dataframe循环遍历添加行，这样索引可以从0开始直到数据结果，不会存在索引冲突的问题。

不过在使用insert的过程中发现 454: DeprecationWarning: `input_splitter` is deprecated since IPython 7.0, prefer `input_transformer_manager`. status, indent_spaces = self.shell.input_splitter.check_complete(code) 这个提示，猜测是有别的地方出问题了，还需要调试。

主要参考资料：

先说原因：三条语句按顺序运行，肯定以最后一句结果为准，所以你感觉只有最后一行生效。

一个建议：取样本测试数据的时候，考虑下取方便显示验证的数据。

解决方案：如果之前tag内容，直接保留tag内容。代码如下变动

my_dict = {'keyword': [False, False, False, True], 'sampling': [False, True, False, False],

'value': [True, False, False, False], 'Tag': ['No Tag', 'No Tag', 'No Tag', 'No Tag']}

result_fin_copy = pd.DataFrame(my_dict)

print(result_fin_copy)

result_fin_copy['Tag'] = result_fin_copy.apply(lambda x: 'No Tag' if x.value != True else 'Score', axis=1)

result_fin_copy['Tag'] = result_fin_copy.apply(lambda x: x.Tag if x.sampling != True else 'Sampled', axis=1)

result_fin_copy['Tag'] = result_fin_copy.apply(lambda x: x.Tag if x.keyword != True else 'Keyword', axis=1)

print(result_fin_copy)

运行结果：

 keyword  sampling  value     Tag

0    False     False   True  No Tag

1    False      True  False  No Tag

2    False     False  False  No Tag

3     True     False  False  No Tag

 keyword  sampling  value      Tag

0    False     False   True    Score

1    False      True  False  Sampled

2    False     False  False   No Tag

3     True     False  False  Keyword

Process finished with exit code 0

后记，这个代码还是有缺陷的，或者说这个样本数据本身的逻辑还有点问题，即，如果一行同时满足两个条件，应该显示哪个Tag。

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