python pandas 怎样高效地添加一行数据

定义行 row = pd.DataFrame(row_values,column_headers)

追加行 df.append(row,ignore_index=True)

举例 :

row = pd.DataFrame(['python', 'pandas', 10], ['name','lib','rank'])

df.append(row,ignore_index=True)

1、首先在pandas软件连续多行的选择用类似于python的列表切片。

2、其次按照指定的索引选择一行或多行，使用loc方法。

3、最后按照指定的位置选择一行多多行，使用iloc方法。Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。

遇到如下“没有”索引的文件，处理及其不方便。

可以看到

pandas将第一行处理为了列索引，同时由于表格中的第一格(左上角)不为空，因此从左侧开始的第一列并不为行索引，重新为数据添加了新的行索引，从第二行开始，0为初始第一行。

这里有两个语法是df.reindex()和df.rename()

修改索引完成，但成功出现错误。

添加数据loc是比较方便的做法，但如果第n行有数据，那么new_data将会替换这个数据

new_data=['a','b','c','d']

df.loc[n] = new_data

另一种做法是用append，直接在数据末尾增加一行

data={'a':9,'b':10,'c':11,'d':12}

df.append(data,ignore_index=True)

看看处理结果

data.sort_values(by='列名'）

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