學習pandas兩天了，關於這個增加行的問題一直困擾著我，測試了幾個**，終於搞通了一點（昨天是因為**敲錯了。。。）
直接上**：
1 dates = pd.date_range('
20170101
',periods=6)
2 df1 = pd.dataframe(np.arange(24).reshape((6,4)),index = dates,columns=['
a','
b','
c','
d'])
建立了乙個名為df1的dataframe，其中資料為24為排列數，關鍵是index的取值，我這裡用的pandas自帶的日期序列函式生成的dates
生成的df1如圖：
這裡可以看到index的名稱為date_time格式的
需要加入新的一行時，我採用了loc函式：
df1.loc[pd.to_datetime('
20170108
'),['
a','
b','
c','
d','
e']] = [1,2,3,4,5]
按照之前的index的格式新增，顯然增加的新行和之前行的形式是相同的：
（這裡多新增了一行，不牽扯）
但是如果，新增的index和之前的資料型別不同時，會報錯麼？
試一試：
df1.loc['這裡我將乙個字串』20180108『，新增到新行的index，本以為會報錯，結果：20180108
',['
d','
e']]=[1,2]
新增成功了，不過**的格式也發生更改了，date_time原本隱藏的時間00：00：00顯示出來。接著我新增相同名稱的int32位變數試試：
df1.loc[20180108,['同樣新增成功，神奇的一幕發生了：e','
c']] = [1,3]
出現了兩個完全相同的index：20180108
這是為什麼呢？原來是因為，上面那行的20180108的資料型別是str，而下面那行的20180108資料型別是int32,系統判斷是兩個完全不同的資料，所以會出現兩個完全相同的index在**中
接著，再新增乙個date_time格式的』20180108『吧：
df1.loc[pd.to_datetime('
20180108
'),['
a','
b']] = [3,4]
結果不出所料：
成功新增。
至此，pandas的新增行操作原理基本搞明白了，keep learning。
關於pandas的一些使用
該函式只對dataframe或series型別有效，用於去除重複值。引數有三個 舉個例子 dataframe pd.read excel data.xlsx dataframe2 pd.read excel data.xlsx dataframe.drop duplicates subset non...
關於pandas的一些筆記
print df.loc 1,row labels 取行索引為1，列索引為row labels的資料 8 t1 df.loc 1,2 取第一行和第二行，等價於df.loc 1,2 9 t2 df.loc 1,2 row labels count animalname 取塊10 t3 df.iloc ...
關於jquery索引的一些困惑
今日同事很正式的向我提出了兩個關於jquery的問題,我也很正式得做了回答,順便把原始碼貼到這裡希望對朋友們有所幫助 問題一 為什麼現在彈出來每個button 在ul li中的 的索引值都是零，為什麼不是從0 9排列的 答 第乙個匹配元素的 index，相對於同胞元素,獲得第乙個匹配元素相對於其同胞...