Dataframe对象进行增加元素的函数为

Dataframe对象进行增加元素的函数为`df.append()`。该函数可以将一个或多个行追加到DataFrame中，返回一个新的DataFrame对象。例如，可以使用以下代码将一行数据添加到现有的DataFrame中：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将一行数据添加到DataFrame中
new_row = pd.Series({'A': 7, 'B': 8})
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

在上面的代码中，我们使用`pd.Series()`函数创建了一个新的行，并使用`df.append()`函数将其添加到现有的DataFrame中，并将`ignore_index`参数设置为`True`，以便在添加新行后重新索引DataFrame。

相关问题

DataFrame对象 .assign() 函数的参数

.assign()函数的参数是一个或多个关键字参数，每个关键字参数对应一个新列的名称和取值的表达式。例如：

df_new = df.assign(new_column_1 = expression_1, new_column_2 = expression_2, ...)

其中，`new_column_1`、`new_column_2`等为新列的名称，`expression_1`、`expression_2`等为用于计算新列取值的表达式。

这些表达式可以是常数值、变量、函数、条件语句等任何合法的Python表达式。在表达式中，可以使用当前DataFrame对象的列名作为变量，例如：

df_new = df.assign(new_column_1 = df['column_1'] + df['column_2'], new_column_2 = np.log(df['column_3']))

这个例子中，新列`new_column_1`的取值为`column_1`和`column_2`两列对应元素的和，新列`new_column_2`的取值为`column_3`列元素的自然对数。

13.Pandas中的 函数可以实现将函数作用到dataframe对象中的每一个元素上，以便对每个元素进行操作。

Pandas中可以使用`apply()`函数将函数作用到DataFrame对象中的每一个元素上，以便对每个元素进行操作。`apply()`函数的用法是`df.apply(func, axis=0, **kwargs)`，其中func表示要应用的函数，axis表示应用的方向，如果axis=0，则表示应用到每一列上，如果axis=1，则表示应用到每一行上。kwargs是可选参数，表示要传递给函数的参数。`apply()`函数的返回值是一个DataFrame对象，其中每个元素都是应用了func函数之后的结果。

例如，假设有一个DataFrame对象df，其中每个元素都是整数类型，要对每个元素求平方，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
df_square = df.apply(lambda x: x ** 2)
print(df_square)

执行结果：

   a   b   c
0  1  16  49
1  4  25  64
2  9  36  81

其中，`lambda x: x ** 2`表示一个匿名函数，将输入的参数平方返回，即对每个元素求平方。`apply()`函数应用这个匿名函数到每个元素上，返回的结果是每个元素平方之后的DataFrame对象。