通过ID与公式的组合(或类似于对整洁的tibble的时间序列操作)向/dataframes添加额外的行

在云计算领域，通过ID与公式的组合，或类似于对整洁的tibble的时间序列操作，向/dataframes添加额外的行的过程可以使用以下步骤来完成：

1. 首先，将需要添加额外行的数据加载到一个数据帧（dataframe）中。
2. 确定需要添加的新行的ID和公式，并将其保存为变量。
3. 使用编程语言中的适当函数或方法将新行添加到数据帧中。根据具体的编程语言和工具，可以使用不同的方法来实现此操作。以下是一个示例代码，展示了如何使用Python的pandas库来实现：

import pandas as pd

# 加载数据帧
df = pd.DataFrame({'ID': ['A', 'B', 'C'], 'Value': [1, 2, 3]})

# 定义要添加的新行的ID和公式
new_id = 'D'
new_formula = df['Value'].sum()

# 创建新行
new_row = pd.DataFrame({'ID': [new_id], 'Value': [new_formula]})

# 将新行添加到数据帧中
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)

在上述示例代码中，首先加载了一个包含ID和Value列的数据帧。然后，定义了要添加的新行的ID（'D'）和公式（通过对原始数据帧中的Value列求和获得）。接下来，创建了一个新的数据帧new_row，其中包含要添加的新行的数据。最后，使用pd.concat()函数将新行添加到原始数据帧df中。

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