Python中的DataFrame是pandas库中的一个数据结构,用于处理和分析结构化数据。DataFrame类似于电子表格或关系型数据库中的表格,可以存储不同类型的数据,并提供了丰富的方法和函数来操作和转换数据。
要通过更改一行值来扩展DataFrame,可以使用以下步骤:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
df.loc[3] = ['Dave', 40, 'Berlin']
上述代码将在DataFrame中添加一行,其中包含姓名为'Dave',年龄为40,城市为'Berlin'的新数据。
完整的代码示例:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
df.loc[3] = ['Dave', 40, 'Berlin']
DataFrame的优势是可以高效地处理和分析大量的结构化数据,提供了丰富的数据操作和转换方法,如筛选、排序、聚合、合并等。它在数据科学、机器学习、金融分析等领域得到广泛应用。
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