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Python Pandas向多索引数据阵列添加行

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,多索引数据阵列是一种特殊的数据结构,它可以在一个轴上具有多个层次的索引。

要向多索引数据阵列添加行,可以使用Pandas的append()方法。该方法可以将一个或多个行添加到数据阵列的末尾。下面是一个示例代码:

代码语言:python
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import pandas as pd

# 创建一个空的多索引数据阵列
df = pd.DataFrame(columns=['Index1', 'Index2', 'Value'])

# 添加一行数据
df = df.append({'Index1': 'A', 'Index2': 'X', 'Value': 1}, ignore_index=True)

# 打印数据阵列
print(df)

在上面的示例中,我们首先创建了一个空的多索引数据阵列,其中包含三列:'Index1'、'Index2'和'Value'。然后,我们使用append()方法向数据阵列中添加了一行数据,该行数据的索引值分别为'A'和'X',值为1。最后,我们打印出了添加行后的数据阵列。

Pandas还提供了其他一些方法来添加行,如concat()和loc[]。具体使用哪种方法取决于你的需求和数据结构。你可以参考Pandas的官方文档来了解更多关于添加行的方法和示例:Pandas官方文档 - 添加行

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