如何将行插入 Pandas 数据帧：步骤指南

将行插入 Pandas 数据框：分步指南

简介

数据操作是一个关键方面数据分析的核心部分，而管理数据帧是该过程的核心部分。一项常见任务涉及向数据框中添加或插入行以扩展数据集。本文提供了向 Pandas 数据框插入行的全面指南。

背景

考虑以下数据框：

<code class="python">s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])

df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)], columns=["A", "B", "C"])

print(df)

   A  B  C
0  5  6  7
1  7  8  9</code>

目标是在此数据框中插入新行 [2, 3, 4]，产生以下输出：

A B C
0 2 3 4
1 5 6 7
2 7 8 9

解决方案

第 1 步：分配新行

第一步是将新行分配给特定索引在数据框中。 Pandas 提供了 loc 访问器来通过索引访问特定的行或列。要在数据帧的开头插入新行，可以使用负索引 -1，如下所示：

<code class="python">df.loc[-1] = [2, 3, 4]</code>

第 2 步：移动索引

分配新行后，数据帧的索引未正确对齐。要解决此问题，请使用索引属性并添加一个增量，将索引移动 1。

<code class="python">df.index = df.index + 1</code>

第 3 步：按索引排序

最后，确保行按行索引排序，调用 sort_index() 方法。

<code class="python">df = df.sort_index()</code>

输出

更新后的数据框如下：

<code class="python">print(df)

    A  B  C
 0  2  3  4
 1  5  6  7
 2  7  8  9</code>

结论

本分步指南有效解决了将行插入 Pandas 数据帧的挑战。利用 Pandas 的 loc 访问器、索引操作和排序功能，您可以无缝扩展数据帧并执行强大的数据分析操作。

以上是如何将行插入 Pandas 数据帧：步骤指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！