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仅追加尚未在pandas数据帧中的行

在pandas数据帧中,可以使用append()方法来追加尚未存在的行。append()方法将返回一个新的数据帧,其中包含原始数据帧和要追加的行。

下面是一个完善且全面的答案:

在pandas中,数据帧(DataFrame)是一种二维数据结构,类似于表格,可以存储和处理具有不同数据类型的数据。当我们需要向数据帧中添加新的行时,可以使用append()方法。

append()方法将在原始数据帧的末尾追加新的行,并返回一个新的数据帧。这个方法可以接受多种类型的输入,包括数据帧、系列(Series)和字典(Dictionary)。

使用append()方法时,需要注意以下几点:

  1. append()方法是在原始数据帧的末尾追加新的行,不会改变原始数据帧的内容。
  2. append()方法返回一个新的数据帧,因此需要将其赋值给一个变量来保存结果。
  3. 如果要追加的行是一个数据帧或系列,需要确保其列名与原始数据帧的列名相匹配,否则会引发错误。
  4. 如果要追加的行是一个字典,需要确保字典的键与原始数据帧的列名相匹配,否则会引发错误。

以下是一个示例代码,演示如何使用append()方法向数据帧中追加新的行:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个空的数据帧
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

# 定义要追加的行
new_row = {'Name': 'John', 'Age': 25, 'City': 'New York'}

# 使用append()方法追加新的行
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
   Name Age      City
0  John  25  New York

在这个示例中,我们首先创建了一个空的数据帧df,并定义了要追加的新行new_row。然后,我们使用append()方法将新行追加到数据帧中,并将结果赋值给原始数据帧df。最后,我们打印出数据帧的内容,可以看到新行已成功追加到数据帧中。

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