如何在保持原有索引的前提下为Pandas数据集添加新行

原数据集代码 #

import pandas as pd

data = [("Il nome della rosa","Umberto Eco", 1980), 
        ("L'amore che ti meriti","Daria Bignardi", 2014), 
        ("Memorie dal sottsuolo", " Fëdor Dostoevskij", 1864), 
        ("Oblomov", "Ivan Alexandrovich Goncharov ", 1859)]

index = range(1,5,1)
data = pd.DataFrame(data, columns = ["Books'Title", "Authors", "Publishing Year"], index = index)

pubhouses = ["Bompiani", "Mondadori", "Rizzoli", "Feltrinelli"]
data.insert(3, 'Publication House', pubhouses)

待添加的数据 #

newbook1 = ['Il demone meschino', 'Fëdor Sologub',  1907, 'Feltrinelli']
newbook2 = ['le anime morte', 'Nikolaj Vasilevič Gogol Janovskij',  1882, 'Garzanti']

原代码的问题 #

你写的data.loc[len(data.index[-1] + 1)] = [newbook1, newbook2]有两处错误：

1. 语法错误：data.index[-1]是当前数据集最后一个索引值（比如4），直接加1就是下一个索引，不需要用len()函数包裹，len()是用来计算序列长度的，这里完全用错场景。
2. 维度不匹配：试图一次性给loc传入两个列表，这会导致Pandas无法识别，因为loc一次赋值一行需要对应一个列表，而非嵌套列表。

修复后的方案 #

方案一：用pd.concat合并（推荐，适合批量添加行） #

先把新数据构造成和原数据集结构一致的DataFrame，再合并：

# 构造新数据的DataFrame，指定列名和连续索引
new_df = pd.DataFrame(
    [newbook1, newbook2],
    columns=data.columns,
    index=[data.index[-1]+1, data.index[-1]+2]
)

# 合并原数据集和新数据
data = pd.concat([data, new_df])

方案二：逐行添加（适合少量行） #

直接通过loc指定新索引，逐行赋值：

# 添加第一行
data.loc[data.index[-1] + 1] = newbook1
# 添加第二行，此时最后一个索引已经变成5，加1就是6
data.loc[data.index[-1] + 1] = newbook2

运行任意一种方案后，数据集的索引会从1连续到6，符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者12666727b9