如何使用pandas在python中添加行数据

python中，

pandas是




一个数据分析包，可以对数据进行很方便的处理

提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

pandas有一个数据结构是

DataFrame，

DataFrame

提供有序的列和不同类型的列值。如果想要向


DataFrame添加数据可以

将字典格式的数据，按照行数据循环添加到dataframe中。

1、为什么要使用pandas实现行数据添加？

Pandas 包含大量库和一些标准数据模型，提供有效操作大型数据集所需的工具。 pandas 提供了大量的函数和方法来快速轻松地处理数据。使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

2、pandas优势

便捷的数据处理能力

读取文件方便

封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算

3、DataFrame是什么？

它是一种表格数据结构。它提供有序列和不同类型的列值。

4、pandas实现行数据添加

使用pandas添加行数据，即根据行数据循环往dataframe中添加字典格式的数据。

具体实例

#行数据添加：将字典格式的数据，按照行数据循环添加到dataframe中
    import pandas as pd
    dataf=pd.DataFrame(columns=['keys','values'], index=[]) 
    i=0
    for name, hex in data_dict.items():
        dataf.loc[i] = [name, hex]
        i+=1
    print(dataf)

输出

             keys   values
0       aliceblue  #F0F8FF
1    antiquewhite  #FAEBD7
2            aqua  #00FFFF
3      aquamarine  #7FFFD4
4           azure  #F0FFFF
..            ...      ...
143         wheat  #F5DEB3
144         white  #FFFFFF
145    whitesmoke  #F5F5F5
146        yellow  #FFFF00
147   yellowgreen  #9ACD32

以上就是python中使用pandas添加行数据的介绍和具体实现过程。希望能帮助你理解~