판다스 데이터프레임에 행 추가하기: 단계별 가이드

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

import pandas as pd
 
# 샘플 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
   'Name': ['John', 'Sara', 'Tim'],
   'Age': [25, 34, 41],
   'City': ['New York', 'London', 'Paris']
})
 
# .loc를 사용하여 새로운 행 추가
df.loc[3] = ['Anna', 29, 'Berlin']
 
print(df)

   Name  Age       City
0  John   25   New York
1  Sara   34     London
2   Tim   41      Paris
3  Anna   29     Berlin

# inserting a new row after the second row
df.loc[2.5] = ['Peter', 37, 'Los Angeles']
 
print(df)

    Name   Age         City
0   John    25     New York
1   Sara    34       London
2    Tim    41        Paris
2.5 Peter   37  Los Angeles
3   Anna    29       Berlin

# creating a new row as a dataframe
new_row = pd.DataFrame({
   'Name': ['Julia'],
   'Age': [31],
   'City': ['Tokyo']
})
 
# using .append to add the new row
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
 
print(df)

    Name   Age        City
0   John    25    New York
1   Sara    34      London
2    Tim    41       Paris
3   Anna    29      Berlin
4  Julia    31       Tokyo

위의 코드에서 `new_row`라는 새로운 데이터프레임을 먼저 만든 다음, `.append` 메소드를 사용하여 `new_row`를 전달합니다. `ignore_index=True` 매개변수는 Pandas에게 데이터프레임을 0에서 4로 다시 색인하도록 지시합니다.

## `.concat` 메소드를 사용하여 여러 행 추가하기

Pandas의 `.concat` 메소드를 사용하면 지정된 축을 따라 두 개의 데이터프레임을 연결할 수 있습니다. `.concat` 메소드에 데이터프레임 목록을 전달하여 데이터프레임에 여러 행을 추가할 수 있습니다. 다음은 `.concat`을 사용하여 `df`에 두 개의 새로운 행을 추가하는 방법입니다.

```python
# creating two new rows as dataframes
new_rows = [pd.DataFrame({
   'Name': ['Maria', 'Adam'],
   'Age': [27, 45],
   'City': ['Sydney', 'Toronto']}), 
]

# using .concat to add the new rows
df = pd.concat([df] + new_rows, ignore_index=True)

print(df)

    Name   Age        City
0   John    25    New York
1   Sara    34      London
2    Tim    41       Paris
3   Anna    29      Berlin
4  Maria    27      Sydney
5   Adam    45     Toronto