在Pandas Dataframe中追加或添加行

可以通过以下几种方式实现：

使用append()方法：可以使用append()方法将一个新的行添加到Dataframe的末尾。该方法会返回一个新的Dataframe对象，因此需要将其赋值给一个变量来保存结果。

import pandas as pd

# 创建一个空的Dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 创建一个新的行
new_row = pd.Series({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3})

# 使用append()方法追加新行
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

使用loc索引器：可以使用loc索引器来直接指定新行的索引，并为其赋值。如果指定的索引已存在，则会更新该行的值；如果索引不存在，则会添加一个新的行。

import pandas as pd

# 创建一个空的Dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 创建一个新的行
new_row = pd.Series({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3})

# 使用loc索引器添加新行
df.loc[0] = new_row

使用loc索引器和列表：可以使用loc索引器和一个包含多个新行的列表来一次性添加多行。

import pandas as pd

# 创建一个空的Dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 创建多个新的行
new_rows = [
    {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3},
    {'A': 4, 'B': 5, 'C': 6},
    {'A': 7, 'B': 8, 'C': 9}
]

# 使用loc索引器和列表添加多行
df.loc[len(df)] = new_rows[0]
df.loc[len(df)] = new_rows[1]
df.loc[len(df)] = new_rows[2]

需要注意的是，以上方法在添加行时都需要保证新行的列名与Dataframe的列名一致，否则会引发错误。另外，如果需要添加大量的行，推荐使用第三种方法，因为它可以一次性添加多行，效率更高。

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