如何将重复的行添加到Pandas DF？

在Pandas中，可以使用append()方法将重复的行添加到DataFrame中。下面是一个完善且全面的答案：

将重复的行添加到Pandas DataFrame可以通过以下步骤实现：

首先，创建一个空的DataFrame，用于存储结果。可以使用pd.DataFrame()方法创建一个空的DataFrame对象。
然后，使用append()方法将重复的行添加到DataFrame中。append()方法可以接受一个DataFrame对象作为参数，并将其添加到调用方法的DataFrame中。
如果要添加多个重复的行，可以使用循环来重复执行上述步骤。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
result_df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3'])

# 重复的行数据
duplicate_rows = [{'col1': 'A', 'col2': 1, 'col3': 'X'},
                  {'col1': 'B', 'col2': 2, 'col3': 'Y'},
                  {'col1': 'C', 'col2': 3, 'col3': 'Z'}]

# 将重复的行添加到DataFrame中
for row in duplicate_rows:
    result_df = result_df.append(row, ignore_index=True)

# 打印结果
print(result_df)

这个例子中，我们首先创建了一个空的DataFrame result_df，然后定义了一个包含重复行数据的列表 duplicate_rows。接下来，我们使用循环遍历 duplicate_rows 列表，并使用 append() 方法将每一行添加到 result_df 中。最后，我们打印出结果。

这是一个简单的示例，实际应用中可以根据具体需求进行调整。如果需要更高效的方法，可以考虑使用concat()函数或pd.concat()方法来合并多个DataFrame。

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