Pandas — мощная библиотека Python для анализа и обработки данных. Одной из распространенных задач анализа данных является добавление новой строки в существующий DataFrame. В этой статье мы рассмотрим различные методы достижения этой цели, используя простой и разговорный язык, а также примеры кода.

Метод 1: использование метода loc
Метод locв Pandas позволяет нам получить доступ к группе строк и столбцов по меткам. Чтобы добавить строку, мы можем создать новый словарь со значениями для каждого столбца и использовать метод locдля добавления его в DataFrame.

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice'],
                   'Age': [25, 28]})
# Create a new row
new_row = {'Name': 'Bob', 'Age': 30}
# Append the new row to the DataFrame
df.loc[len(df)] = new_row
# Display the updated DataFrame
print(df)

Выход:

   Name  Age
0  John   25
1  Alice  28
2  Bob   30

Метод 2: использование метода append
Метод appendв Pandas позволяет нам объединить два DataFrame. Мы можем создать новый DataFrame с добавляемой строкой, а затем использовать метод append, чтобы объединить его с исходным DataFrame.

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice'],
                   'Age': [25, 28]})
# Create a new row as a DataFrame
new_row = pd.DataFrame({'Name': ['Bob'], 'Age': [30]})
# Append the new row to the DataFrame
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
# Display the updated DataFrame
print(df)

Выход:

   Name  Age
0  John   25
1  Alice  28
2  Bob   30

Метод 3: использование функции concat
Функция concatв Pandas позволяет нам объединять несколько кадров данных. Мы можем создать новый DataFrame с добавляемой строкой, а затем использовать функцию concatдля объединения его с исходным DataFrame.

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice'],
                   'Age': [25, 28]})
# Create a new row as a DataFrame
new_row = pd.DataFrame({'Name': ['Bob'], 'Age': [30]})
# Concatenate the new row with the DataFrame
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)
# Display the updated DataFrame
print(df)

Выход:

   Name  Age
0  John   25
1  Alice  28
2  Bob   30

Добавление строки в DataFrame Pandas — обычная операция при анализе данных. В этой статье мы рассмотрели три простых метода достижения этой цели: использование метода loc, метода appendи функции concat. Следуя этим подходам, вы можете легко расширить свой DataFrame новыми данными. Pandas предоставляет гибкий и интуитивно понятный способ манипулирования данными, что делает его ценным инструментом для любого специалиста по данным или аналитика.