Pandas如何通过索引向现有数据框添加值

Pandas是一个基于Python的数据分析库，可以用于数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等任务。在Pandas中，可以通过索引向现有数据框添加值。

要向现有数据框添加值，可以使用Pandas提供的.loc或.iloc属性。.loc属性用于基于标签的索引，.iloc属性用于基于位置的索引。

下面是向现有数据框添加值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.loc属性向数据框添加值
df.loc[3] = ['Mike', 30]

# 使用.iloc属性向数据框添加值
df.iloc[3] = ['Mike', 30]

# 打印添加值后的数据框
print(df)

输出结果如下：

   Name  Age
0   Tom   28
1  Nick   32
2  John   25
3  Mike   30

在上述示例中，我们首先创建了一个示例数据框df。然后，使用.loc属性和.iloc属性分别向数据框添加了一行新的数据。最后，打印出添加值后的数据框。

需要注意的是，使用.loc属性和.iloc属性添加值时，需要保证索引的唯一性，否则会覆盖原有的数据。另外，添加的值需要与数据框的列数相匹配。

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