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使用python pandas中的函数将数据追加到现有的数据帧中

在Python中,可以使用pandas库来处理和分析数据。pandas提供了一个DataFrame对象,可以用来表示和操作二维数据,类似于Excel中的表格。如果想要将数据追加到现有的数据帧中,可以使用DataFrame的append()函数。

append()函数用于将一个数据帧或者一个Series对象追加到另一个数据帧中。它会返回一个新的数据帧,原始数据帧不会被修改。

下面是使用append()函数将数据追加到现有数据帧的示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个空的数据帧
df = pd.DataFrame()

# 创建要追加的数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30],
        'City': ['New York', 'London']}

# 将数据追加到现有数据帧中
df = df.append(pd.DataFrame(data))

# 打印数据帧
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
    Name  Age      City
0  Alice   25  New York
1    Bob   30    London

在这个示例中,首先创建了一个空的数据帧df。然后,创建了一个包含姓名、年龄和城市的字典data。接下来,使用pd.DataFrame(data)将字典转换为数据帧,并使用append()函数将其追加到现有数据帧df中。最后,打印出数据帧的内容。

需要注意的是,append()函数返回的是一个新的数据帧,所以需要将其赋值给一个变量,以便后续使用。

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