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Python Pandas多种添加行列数据方法总结

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当我们使用Python Pandas进行数据处理时，经常需要进行添加行列数据的操作。本文将对Python Pandas多种添加行列数据方法进行总结，并提供相应的示例。

添加行数据

1. append()方法

append()方法是最直接的添加行数据的方法。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})
new_row = {'name': 'Charlie', 'age': 35}

# 将new_row添加为df的一行
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

2. loc[]方法

loc[]方法在指定位置添加一行数据。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})
new_row = {'name': 'Charlie', 'age': 35}

# 将new_row添加为df的第一行
df.loc[-1] = new_row
df.index = df.index + 1
df = df.sort_index()

3. dictionary[]和[]操作符组合方法

dictionary[]和[]操作符组合方法也可以用于添加行数据。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})
new_row = {'name': 'Charlie', 'age': 35}

# 将new_row添加为df的一行
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

添加列数据

1. 直接赋值

可以直接赋值添加新的一列数据。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})

# 添加新的一列数据
df['score'] = [80, 90]

2. insert()方法

insert()方法可以在指定位置添加一列数据。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})

# 在age列后面插入score列
df.insert(2, 'score', [80, 90])

3. assign()方法

assign()方法可以添加一列新的计算列。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30], 'score': [80, 90]})

# 添加任务列，内容等于score乘以2
df = df.assign(task=lambda x: x['score'] * 2)

综上所述，我们可以使用append()方法、loc[]方法或者dictionary[]和[]操作符组合方法添加新的一行数据；使用直接赋值、insert()方法或者assign()方法添加新的一列数据。

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