Python DataFrame 创建并新增数据

概述

本文将教会你如何使用Python创建DataFrame并新增数据。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，它提供了一种灵活的方式来处理和分析大量数据。

整体流程

下面是整个流程的概览，你可以使用以下步骤创建并新增数据到DataFrame中：

flowchart TD
    A[导入必要的库] --> B[创建空的DataFrame]
    B --> C[新增列]
    C --> D[新增行]
    D --> E[查看DataFrame]

代码实现

导入必要的库

首先，我们需要导入Pandas库来使用DataFrame。可以使用以下代码导入：

import pandas as pd

创建空的DataFrame

接下来，我们将使用pd.DataFrame()函数创建一个空的DataFrame。可以使用以下代码实现：

df = pd.DataFrame()

新增列

要在DataFrame中新增列，我们可以使用以下代码示例：

df['列名'] = [值1, 值2, 值3, ...]

其中，“列名”是你想要添加的列的名称，[值1, 值2, 值3, ...]是你想要添加的值的列表。

新增行

要在DataFrame中新增行，我们可以使用以下代码示例：

df = df.append({'列1': 值1, '列2': 值2, '列3': 值3, ...}, ignore_index=True)

其中，'列1'、'列2'、'列3'等是你DataFrame中的列名，值1、值2、值3等是你想要添加的值。

查看DataFrame

要查看DataFrame的内容，可以使用以下代码示例：

print(df)

示例

下面是一个完整的示例，展示了如何创建一个包含姓名和年龄的DataFrame，并新增两行数据：

import pandas as pd

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 新增列
df['姓名'] = ['小明', '小红']
df['年龄'] = [20, 25]

# 新增行
df = df.append({'姓名': '小李', '年龄': 30}, ignore_index=True)
df = df.append({'姓名': '小张', '年龄': 35}, ignore_index=True)

# 查看DataFrame
print(df)

运行上述代码，你将会得到以下输出：

   姓名  年龄
0  小明  20
1  小红  25
2  小李  30
3  小张  35

以上就是使用Python创建DataFrame并新增数据的完整流程和代码示例。

希望这篇文章对你有帮助！