import pandas as pd

创建示例数据

data = {‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

创建新行

new_row1 = {‘A’: 7, ‘B’: 8}

使用 append() 方法追加新行

df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)
输出

A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 7 8
append方法比较灵活,它还支持添加多行
import pandas as pd

创建示例数据

data = {‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

创建新行

new_row1 = {‘A’: 7, ‘B’: 8}
new_row2 = {‘A’: 9, ‘B’: 10}

使用 append() 方法追加新行

df = df.append([new_row1, new_row2], ignore_index=True)

print(df)

输出

A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 7 8
4 9 10
使用 loc索引操作符 [] 追加新行:
import pandas as pd

创建示例数据

data = {‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

创建新行

new_row = {‘A’: 7, ‘B’: 8}

使用 loc索引操作符追加新行

df.loc[len(df)] = new_row

print(df)
输出

A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 7 8
将新行作为列表添加到 DataFrame:
import pandas as pd

创建示例数据

data = {‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

创建新行

new_row = [7, 8]

将新行作为列表添加到 DataFrame

df.loc[len(df)] = new_row

print(df)
输出

A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 7 8

原文地址:https://blog.csdn.net/haodawei123/article/details/132588618

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