Python Pandas -向已索引的数据框添加附加行并对其进行操作的最佳方法

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能。在Pandas中，可以使用DataFrame来表示和操作二维数据，类似于关系型数据库中的表格。

要向已索引的数据框添加附加行并对其进行操作，可以使用Pandas的append()方法。append()方法可以将一个数据帧或者一个系列对象添加到另一个数据帧的末尾，并返回一个新的数据帧。

下面是一个示例代码，演示了如何使用append()方法向已索引的数据框添加附加行并对其进行操作：

import pandas as pd

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

# 添加一行数据
df = df.append({'Name': 'Alice', 'Age': 25}, ignore_index=True)

# 添加多行数据
data = [{'Name': 'Bob', 'Age': 30}, {'Name': 'Charlie', 'Age': 35}]
df = df.append(data, ignore_index=True)

# 对数据进行操作
df['Age'] = df['Age'] + 1

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

      Name  Age
0    Alice   26
1      Bob   31
2  Charlie   36

在上面的示例中，首先创建了一个空的数据帧df，然后使用append()方法分别添加了一行和多行数据。接着使用df['Age'] = df['Age'] + 1对数据进行了操作，将年龄加1。最后打印出了结果。

需要注意的是，使用append()方法添加数据时，需要设置ignore_index参数为True，以保持索引的连续性。

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