往dataframe里添加行或列

在Python的pandas库中，`DataFrame`是一个非常重要的数据结构，用于存储和操作表格数据。向`DataFrame`中添加行或列是常见操作。以下是如何向`DataFrame`中添加行或列的方法：

### 添加列

可以使用方括号 `[]` 来直接添加新列：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [25, 30, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加新列
df['城市'] = ['北京', '上海', '广州']

print(df)

### 添加行

添加行可以使用 `loc` 或 `append` 方法：

1. 使用 `loc` 添加单行：

# 使用loc添加单行
df.loc[len(df)] = ['赵六', 28, '深圳']

print(df)

2. 使用 `append` 添加多行：

# 创建一个新的DataFrame
new_data = {
    '姓名': ['孙七', '周八'],
    '年龄': [22, 27],
    '城市': ['杭州', '成都']
}
new_df = pd.DataFrame(new_data)

# 使用append添加多行
df = df.append(new_df, ignore_index=True)

print(df)

### 注意事项

- `append` 方法在未来的pandas版本中可能会被弃用，推荐使用 `pd.concat` 方法来合并多个DataFrame。
- 使用 `loc` 添加行时，确保新行的索引不会与现有行冲突。

### 使用 `pd.concat` 添加行

# 使用pd.concat添加多行
new_df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['吴九', '郑十'],
    '年龄': [33, 29],
    '城市': ['南京', '重庆']
})

df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)

print(df)

通过以上方法，你可以根据需要向`DataFrame`中添加行或列。