Python Pandas -在特定行上添加列，将特定行从一个数据框添加到另一个数据框

基础概念

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，提供了大量的数据结构和函数，用于数据操作和分析。数据框（DataFrame）是 Pandas 中最常用的数据结构之一，类似于表格或 SQL 表。

相关优势

1. 灵活性：Pandas 提供了丰富的数据操作功能，可以轻松地进行数据清洗、转换和分析。
2. 高效性：Pandas 底层使用 NumPy 数组，因此在处理大规模数据时具有较高的性能。
3. 易用性：Pandas 提供了直观的 API，使得数据处理变得简单易懂。

类型

在 Pandas 中，数据框（DataFrame）是一种二维表格数据结构，包含行和列。列可以是不同的数据类型（如整数、字符串、浮点数等），而行则是这些列数据的组合。

应用场景

Pandas 广泛应用于数据科学、机器学习、金融分析等领域，用于处理和分析各种结构化数据。

问题描述

假设我们有两个数据框 df1 和 df2，我们希望在 df1 的特定行上添加一列，并将 df2 中的特定行添加到 df1 中。

示例代码

import pandas as pd

# 创建示例数据框 df1
data1 = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建示例数据框 df2
data2 = {
    'A': [7, 8],
    'B': [9, 10]
}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 在 df1 的特定行上添加列
df1.loc[1, 'C'] = 'New Column'

# 将 df2 的特定行添加到 df1 中
df1 = df1.append(df2, ignore_index=True)

print(df1)

解释

1. 创建数据框：我们首先创建了两个示例数据框 df1 和 df2。
2. 在特定行上添加列：使用 df1.loc[1, 'C'] = 'New Column' 在 df1 的第二行（索引为 1）上添加了一列 C，并赋值为 'New Column'。
3. 将特定行添加到另一个数据框：使用 df1.append(df2, ignore_index=True) 将 df2 中的所有行添加到 df1 中，并重新设置索引。

参考链接

• Pandas 官方文档
• Pandas DataFrame 文档

通过上述代码和解释，你应该能够理解如何在 Pandas 中在特定行上添加列，并将特定行从一个数据框添加到另一个数据框。