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python中，pandas是一個數(shù)據(jù)分析包，可以對數(shù)據(jù)進行很方便的處理提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。pandas有一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是DataFrame，DataFrame提供有序的列和不同類型的列值。如果想要向DataFrame添加數(shù)據(jù)可以將字典格式的數(shù)據(jù)，按照行數(shù)據(jù)循環(huán)添加到dataframe中。

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1、為什么要使用pandas實現(xiàn)行數(shù)據(jù)添加？

Pandas 納入了大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。pandas提供了大量快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。使Python成為強大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。

2、pandas優(yōu)勢

便捷的數(shù)據(jù)處理能力

讀取文件方便

封裝了Matplotlib、Numpy的畫圖和計算

3、DataFrame是什么？

是一個表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它提供有序的列和不同類型的列值。

4、pandas實現(xiàn)行數(shù)據(jù)添加

利用pandas實現(xiàn)行數(shù)據(jù)添加，即將字典格式的數(shù)據(jù)，按照行數(shù)據(jù)循環(huán)添加到dataframe中。

具體實例

#行數(shù)據(jù)添加：將字典格式的數(shù)據(jù)，按照行數(shù)據(jù)循環(huán)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)

輸出

             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實現(xiàn)行數(shù)據(jù)添加的相關(guān)介紹和具體實現(xiàn)過程，希望能幫助你理解哦~

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