基于python的大数据分析之插入记录

本文提供了使用python中的pandas进行插入数据处理方式，以及插数据后重置索引的三种方法。

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Created on Wed Dec 25 09:25:07 2019

@author: EricRay

Description: 基于python的大数据分析之插入记录
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#Pandas中并没有直接指定索引的插入方法，需要自行设置

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 
                   'b':['a','b','c'],
                   'c':["A","B","C"]
                   })

print("df二维表：\n",df,'\n')

line = pd.DataFrame({df.columns[0]:"--",
                     df.columns[1]:"--",
                     df.columns[2]:"--"},
                    index = [1]
                    )#抽取df的index=1 的行，并将此行第一列，二列，三列赋值“--”

print("line值:\n",line,'\n')

df0 = pd.concat([df.loc[:0],line,df.loc[1:]])

print("插入后df0的值：\n",df0,'\n')

#重置索引
#方法一
df1 = df0.reset_index()

print("重新给出索引：\n",df1,'\n')

df2 = df1.drop('index',axis = 1) #删除index列

print("完成索引重置：\n",df2,'\n')

#方法二：直接对reset_index()函数添加drop=True参数，即删除原有索引并给出新的索引
df3 = pd.concat([df.loc[:0],line,df.loc[1:]]).reset_index(drop=True)
print("删除并重置索引：\n",df3,'\n')

#方法三：先找出df0长度：length=len(df0.index),再利用整数序列函数生成索引：range(length),然后把生成的索引赋值给df0.index
df0.index = range(len(df0.index))
print("方法三重置索引：\n",df0,'\n')