在Pandas DataFrame中添加值

可以通过多种方式实现。下面是几种常见的方法：

1. 使用loc方法添加单个值或一列数据：
   • df.loc[row_label, column_label] = value：在指定的行和列位置添加单个值。
   • df.loc[row_label, column_label] = [value1, value2, ...]：在指定的行和列位置添加一列数据。

• 使用at方法添加单个值：
  • df.at[row_label, column_label] = value：在指定的行和列位置添加单个值。与loc方法相比，at方法更适合用于添加单个值。
• 使用append方法添加行：
  • df = df.append(other_df)：将另一个DataFrame对象other_df添加到原始DataFrame的末尾，返回一个新的DataFrame对象。
• 使用concat方法添加行或列：
  • df = pd.concat([df1, df2])：将两个DataFrame对象df1和df2按行连接，返回一个新的DataFrame对象。
  • df = pd.concat([df1, df2], axis=1)：将两个DataFrame对象df1和df2按列连接，返回一个新的DataFrame对象。
• 使用assign方法添加列：
  • df = df.assign(new_column_name=value)：在DataFrame中添加一个新列，并为该列赋值为value。

Pandas DataFrame是一个强大的数据结构，用于处理和分析结构化数据。它提供了丰富的功能和方法，使得数据操作变得简单和高效。DataFrame可以用于数据清洗、数据转换、数据分析等各种任务。

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