dataframe按索引取一行，加一行的代码

按索引取一行可以使用 `loc` 方法，加一行可以使用 `append` 方法。

假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，索引为整数类型，我们要取索引为 0 的那一行，代码如下：

row = df.loc[0]

如果要添加一行数据，可以先创建一个字典或 Series，并使用 `append` 方法将其添加到 DataFrame 中。假设我们要添加的行数据为 `{ 'A':1, 'B':2, 'C':3 }`，代码如下：

import pandas as pd

data = { 'A':1, 'B':2, 'C':3 }
s = pd.Series(data)
df = df.append(s, ignore_index=True)

其中 `ignore_index=True` 表示忽略原来的索引，使用自动生成的新索引。

相关问题

dataframe按索引删除行

对于您的问题，我可以回答：您可以使用DataFrame的drop函数按照索引删除行。具体语法如下：

df.drop(index=your_index, inplace=True)

其中，your_index是指您要删除的行的索引。

如果您需要删除多行，也可以传入一个包含多个索引的列表：

df.drop(index=[index1, index2, index3], inplace=True)

希望能对您有所帮助！

dataframe通过索引获取一行数据

可以使用`loc`方法通过索引获取一行数据，例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['row1', 'row2', 'row3'])

# 通过索引获取一行数据
row_data = df.loc['row2']
print(row_data)

输出结果为：

A    2
B    5
Name: row2, dtype: int64

其中，`loc['row2']`表示获取索引为`row2`的行数据，返回的是一个`Series`类型的数据。如果需要返回一个`DataFrame`类型的数据，可以使用双括号，例如`df.loc[['row2']]`。