在pandas DataFrame的顶部添加一个行

在 Pandas DataFrame 中添加新行通常有两种方法：

1. 使用 .loc[] 方法添加一个作为索引的 Series 对象；
2. 通过一个字典类型添加一行数据。

我们以一个例子来说明如何在 Pandas DataFrame 顶部添加一个行。假设我们有一个包含员工信息和工资的 DataFrame，其中列分别为 姓名，年龄，性别 和 工资。

import pandas as pd

employee_info = pd.DataFrame({
    '姓名': ['小明', '小红', '小张'],
    '年龄': [25, 26, 27],
    '性别': ['男', '女', '男'],
    '工资': [5000, 6000, 7000]
})

employee_info

输出结果如下：

    姓名  年龄 性别   工资
0   小明  25  男  5000
1   小红  26  女  6000
2   小张  27  男  7000

现在我们想要添加一个新员工信息，他的 姓名 为 小李，年龄 为 24，性别 为 男，工资 为 5500。我们可以使用 loc[] 方法添加一个作为索引的 Series 对象。

new_employee_info = pd.Series(['小李', 24, '男', 5500], index=['姓名', '年龄', '性别', '工资'])
employee_info = employee_info.loc[[-1]].append(new_employee_info, ignore_index=True)

employee_info

输出结果如下：

    姓名  年龄 性别   工资
0   小李  24  男  5500
1   小明  25  男  5000
2   小红  26  女  6000
3   小张  27  男  7000

我们也可以使用一个字典类型添加一行数据。

new_employee_info = {'姓名': '小李', '年龄': 24, '性别': '男', '工资': 5500}
employee_info = pd.concat([pd.DataFrame(new_employee_info, index=[0]), employee_info], ignore_index=True)

employee_info

输出结果如下：

    姓名  年龄 性别   工资
0   小李  24  男  5500
1   小明  25  男  5000
2   小红  26  女  6000
3   小张  27  男  7000

以上就是在 Pandas DataFrame 顶部添加一个行的完整攻略。