Pandas从每个现有行创建新行

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助我们进行数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等任务。

在Pandas中，我们可以使用append()方法从每个现有行创建新行。append()方法用于将一个DataFrame或Series对象添加到另一个DataFrame对象的末尾，从而创建一个新的DataFrame对象。

具体操作步骤如下：

1. 首先，我们需要创建一个空的DataFrame对象，作为新的DataFrame。
2. 然后，使用append()方法将每个现有行作为一个DataFrame或Series对象添加到新的DataFrame中。
3. 最后，通过重新索引来重置新的DataFrame的索引。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
new_df = pd.DataFrame(columns=['Column1', 'Column2', 'Column3'])

# 假设有一个现有的DataFrame对象df，包含三列数据
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3],
                   'Column2': ['A', 'B', 'C'],
                   'Column3': [True, False, True]})

# 使用append()方法将每个现有行添加到新的DataFrame中
for index, row in df.iterrows():
    new_df = new_df.append(row)

# 重新索引新的DataFrame
new_df = new_df.reset_index(drop=True)

# 打印新的DataFrame
print(new_df)

这段代码中，我们首先创建了一个空的DataFrame对象new_df，然后使用append()方法将每个现有行添加到new_df中。最后，通过reset_index()方法重置了新的DataFrame的索引。

这种方法适用于较小的数据集，如果数据集较大，建议使用其他更高效的方法，如使用concat()函数或列表推导式等。

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