如何使用pandas为现有数据集追加含指定范围随机值的新行

错误原因分析 #

• 原有代码未加载原始数据集，直接创建了全新的DataFrame，导致历史数据全部丢失
• 仅生成了Temperature一列的随机值，未生成Humidity、Moisture两列符合要求的随机数据
• 没有执行新旧数据拼接的追加操作

可直接运行的实现代码 #

import numpy as np
import pandas as pd

# 第一步：加载原有数据集（如果原始数据是本地文件，可替换为pd.read_csv/read_excel等读取方法）
original_data = [
    [22, 46, 0],
    [36, 41.4, 170],
    [18, 69.3, 120],
    [21, 39.3, 200],
    [39, 70, 150],
    [22, 78, 220],
    [27, 65, 180],
    [32, 75, 250]
]
df_original = pd.DataFrame(original_data, columns=['Temperature', 'Humidity', 'Moisture'])

# 第二步：生成10行符合取值范围的随机整数
# 注意np.random.randint为左闭右开区间，所以取值上界需要+1
new_temp = np.random.randint(20, 28, size=10)
new_humidity = np.random.randint(40, 56, size=10)
new_moisture = np.random.randint(150, 171, size=10)

# 构造新数据的DataFrame
df_new = pd.DataFrame({
    'Temperature': new_temp,
    'Humidity': new_humidity,
    'Moisture': new_moisture
})

# 第三步：拼接原有数据和新数据，ignore_index参数用于重置行号避免重复
df_final = pd.concat([df_original, df_new], ignore_index=True)

# 输出最终结果
print(df_final)

关键说明 #

• 最终数据集会完整保留原有8行数据，末尾追加10行新数据，总数据量为18行
• 新增数据完全符合取值要求：Temperature 20-27、Humidity 40-55、Moisture 150-170

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AL HANA T