Python Pandas Dataframe-基于变量添加新行

我有一个程序，可以对一大系列数据进行排序，提取一组必要的值，并将它们保存为数字或字符串

然后如何将这些值放入新的数据帧中

例如：

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = pd.DataFrame(columns=labels)

现在我想将变量x、y、Z和文本香蕉分别添加到数据帧的A、B、C和D中

是否有一行代码使用类似于append的方法或类似的方法来快速有效地执行此操作

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我的实际数据框将有许多列，因此快速脚本比创建一个空数据框并更改每个单元格的值要有用得多。

如果我理解正确，这应该可以帮到您：

df.loc[len(df)] = ['x', 'y', 'Z', 'banana']

>>> df
   A  B  C       D
0  x  y  Z  banana

或者，更方便地说，作为一种功能：

def insert_row(df, my_row):
    df.loc[len(df)] = my_row

insert_row(df, ['x', 'y', 'Z', 'banana'])

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我相信这正是我想要的，因为它将向数据库添加下一行。如果它是空的-它将添加第0行，如果它有6个当前条目，它将添加第7行到第6行。谢谢另外-如果我有变量，X和Y作为字符串，我只需要放置df.loc[lendf0=[X，Y，Z'，banana']？这应该不是问题：X='string1'，Y='string2'，df.loc[lendf]=[X，Y，'Z'，banana']工作正常

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame(columns=["A", "B", "C", "D"])

In [3]: df.loc[0] = ["x", "y", "Z", "banana"]

In [4]: df
Out[4]: 
   A  B  C       D
0  x  y  Z  banana