如何创建带行名的DataFrame并按行列对应规则添加数据

实现方法（基于Python pandas库） #

首先导入依赖库：

import pandas as pd

方式1：直接生成带初始数据的DataFrame

# 分别定义列名、行索引、初始数据
cols = ["ColA", "ColB", "ColC"]
row_index = ["Name", "Roll"]
init_data = [[2, 21, 10], [4, 67, 21]]

# 生成DataFrame
df = pd.DataFrame(data=init_data, index=row_index, columns=cols)

方式2：先创建空框架再逐行/逐列填充（适合后续动态补充数据的场景）

# 先创建仅包含列名、行索引的空DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=["ColA", "ColB", "ColC"], index=["Name", "Roll"])

# 填充初始行数据
df.loc["Name"] = [2, 21, 10]
df.loc["Roll"] = [4, 67, 21]

后续补充数据操作示例 #

• 新增行：比如添加行索引为Class的行，值为[1, 11, 5]

df.loc["Class"] = [1, 11, 5]

• 新增列：比如添加列名为ColD的列，对应Name、Roll行的值为[12, 32]

df["ColD"] = [12, 32]

• 修改/补充指定位置的值：比如修改Name行ColC的值为15

df.loc["Name", "ColC"] = 15

验证输出 #

执行print(df)即可得到你需要的结构：

ColA  ColB  ColC
Name     2    21    10
Roll     4    67    21

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12252991