如何在pandas中向数据框添加新行？

Question

这是我使用的代码：

iname = "name1"    
ipassword = "password1"
iemail = "[e-mail]"
res1 = []
df = pd.read_csv("login.csv", sep=',', encoding="utf-8")
res1.append(iname,ipassword,iemail)
print(res1,res2,res3)
df.to_csv("login.csv", index=False)

如何使用pandas数据框将名称、密码和电子邮件存储在csv文件中？

login.csv：

name     password     email
admin    admin        asdfs
zds      sd           dsssfsfd
vipul    rao          dsfdsfs

- vipul-rao

Answer 1

另一种简单的方法是使用pd.Dataframe.loc方法。

row = [iname, ipassword, iemail]
df.loc[len(df)] = row
df.to_csv("login.csv", index=False)

- Mihai Alexandru-Ionut

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你好。确实是个不错的答案。我只是想知道为什么在这种情况下 df.iloc[len(df)]=row 不能起作用？ - badavadapav

设计决策，iloc不能扩展其目标对象，但是loc可以。 - smcs

@smcs 扩大目标对象是什么意思？ - Connor

@Connor 目标对象是数据框，添加新行后，它会比之前更大，具体取决于列数。 - smcs

@smcs 非常感谢！像这样的东西效率如何？使用 loc 扩大数组还是先创建类似字典的东西更快？ - Connor

Answer 2

使用 -

iname = "name1"    
ipassword = "password1"
iemail = "[e-mail]"

df2 = df.append(pd.DataFrame([[iname,ipassword,iemail]], columns
=df.columns))
df2.to_csv("login.csv", index=False)

输出

    name   password             email
0  admin      admin             asdfs
1    zds         sd          dsssfsfd
2  vipul        rao           dsfdsfs
0  name1  password1  [e-mail]

- Vivek Kalyanarangan

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这只是一个示例，但它是用户输入，因此必须是一个变量。 - vipul-rao

@vipul-rao 我已经包含了更新后的变量，请检查。如果您想要“追加”多行，这也将支持。 - Vivek Kalyanarangan

Answer 3

你可以使用 pd.DataFrame.loc 将一行添加到你的数据框中：

iname = "name1"    
ipassword = "password1"
iemail = "[e-mail]"

df = pd.read_csv("login.csv", sep=',', encoding="utf-8")

df.loc[df.index.max()+1] = [iname, ipassword, iemail]

df.to_csv("login.csv", index=False)

- jpp

Answer 4

如果你只是在追加行，那么接受的答案是很好的。然而，如果你进行其他操作，比如：

df.drop_duplicates(subset=['name'],inplace=True)

然后一些索引值将大于数据框的大小，接受的答案可能会覆盖现有行。

在这种情况下，我建议：

row = [iname, ipassword, iemail]
df.loc[max(df.index)+1] = row
df.to_csv("login.csv", index=False)

如果数据框可能为空，则可能需要变为：

row = [iname, ipassword, iemail]
if len(df.index)>0:
    df.loc[max(df.index)+1] = row
else:
    df.loc[len(df)] = row
df.to_csv("login.csv", index=False)

- Bob Philhower

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这应该是正确的接受答案。当我删除一行然后尝试在末尾添加一个新行时，遇到了同样的问题，使用 df.loc[len(df)] = ... 会覆盖最后一行现有数据。 - user164863

Answer 5

一个好的方法是首先创建一个空列表，将其填充，然后像这样将其添加到空数据框中。

data=[]

for i, row in new_df.head(4).iterrows():
    sequence=str(row['body'])
    author=row['author']
    data.append([author,sequence]) 
d=pd.DataFrame(data,columns = ['author', 'results'])

它将会给出以下这样的结果：

- Shaina Raza