向DataFrame动态添加行

是指在已有的DataFrame对象中添加新的行数据。这可以通过使用pandas库中的append()函数或者loc[]方法来实现。

使用append()函数时，可以将要添加的行数据作为一个Series对象传递给append()函数，并将返回的新DataFrame对象赋值给原始DataFrame对象。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

# 创建一个新的行数据
new_row = pd.Series(['John', 25, 'New York'], index=df.columns)

# 使用append()函数添加新的行数据
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

使用loc[]方法时，可以直接通过指定行索引的方式来添加新的行数据。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

# 创建一个新的行数据
new_row = pd.Series(['John', 25, 'New York'], index=df.columns)

# 使用loc[]方法添加新的行数据
df.loc[0] = new_row

以上两种方法都可以实现向DataFrame动态添加行数据。需要注意的是，使用append()函数时，需要将ignore_index参数设置为True，以保持索引的连续性；而使用loc[]方法时，需要指定新行的索引值。

DataFrame是pandas库中用于处理结构化数据的重要数据结构，它提供了丰富的数据操作和分析功能。在实际应用中，向DataFrame动态添加行数据常用于数据的追加、合并和更新等场景。

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