Pandas 是一个流行的 Python 数据处理库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在 Pandas 中,DataFrame 是一种二维的表格型数据结构,可以存储不同类型的数据,并且具备灵活的索引和标签功能。
如果你想使用 Pandas 将数据附加到 DataFrame 中,可以使用 DataFrame 的 append()
方法。该方法可以将一个新的数据行追加到原有的 DataFrame 中。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['数字'])
# 定义要添加的数据
new_data = {'数字': 42}
# 将新数据追加到 DataFrame
df = df.append(new_data, ignore_index=True)
# 打印 DataFrame
print(df)
在上述示例中,我们首先创建了一个空的 DataFrame,并指定了列名为 '数字'
。然后,我们定义了一个要添加的新数据,这里是数字 42。最后,我们使用 append()
方法将新数据追加到 DataFrame 中,并通过 ignore_index=True
参数重置了索引。最后,我们打印出了更新后的 DataFrame。
这种使用场景通常在需要动态添加数据到 DataFrame 的情况下使用,比如从其他数据源实时获取数据并追加到 DataFrame 中进行进一步的数据处理和分析。
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