python在dataframe中插入行

### 回答1：
在Python中，可以使用pandas库来操作数据框（dataframe）。要在数据框中插入行，可以使用以下代码：

1. 创建一个新的行数据

new_row = {'列1': 值1, '列2': 值2, ...}

2. 将新行数据添加到数据框中

df = df.append(new_row, ignore_index=True)

其中，ignore_index=True表示忽略原有的索引，重新生成一个新的索引。

例如，假设有如下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 25, 30]})

现在要在数据框中插入一行，包括姓名为'赵六'，年龄为35岁，可以使用以下代码：

new_row = {'姓名': '赵六', '年龄': 35}

df = df.append(new_row, ignore_index=True)

执行完毕后，数据框df将变为：

姓名 年龄
张三 20
1 李四 25
2 王五 30
3 赵六 35

注意：如果要插入多行数据，可以将多个新行数据放在一个列表中，然后使用df.append()方法一次性添加。

### 回答2：
Python有多种方法可以在DataFrame中插入行。下面介绍两种比较常用的方法。

一、使用loc方法

loc方法用于基于标签插入行。假设有一个DataFrame如下：

import pandas as pd

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

print(df)

输出如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

要在第二行之前插入一行数据，可以使用loc方法：

new_row = pd.DataFrame({
    'A': [7],
    'B': [8]
})
df = pd.concat([df.loc[:1], new_row, df.loc[1:]]).reset_index(drop=True)
print(df)

输出如下：

   A  B
0  1  4
1  7  8
2  2  5
3  3  6

这里的步骤是先使用loc将第一行之前的数据切片，接着插入新的一行数据，最后再使用loc将第一行之后的数据切片拼接回去。reset_index(drop=True)用于重置行索引。

二、使用append方法

另一种常用的方法是使用append方法。假设有一个DataFrame如下：

import pandas as pd

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

print(df)

输出如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

要在末尾添加一行数据，可以使用append方法：

new_row = pd.DataFrame({
    'A': [7],
    'B': [8]
})
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

输出如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  7  8

这里调用append方法将新的一行数据添加到原DataFrame的末尾，并使用ignore_index=True将新行的索引号重置为连续的整数值。

以上就是两种比较常用的在DataFrame中插入行的方法。在实际使用中，根据具体情况选择合适的方法即可。

### 回答3：
在使用Python语言进行数据分析时，我们通常使用pandas库中的DataFrame数据结构来进行数据处理和数据分析。在数据分析过程中，有时需要在DataFrame中插入一行或多行数据，下面是详细的说明：

插入一行数据：

假设我们已经创建了一个包含n个行和m个列的DataFrame，并存储在一个名为df的变量中，现在需要在DataFrame中插入一行数据。

1. 首先，可以创建一个包含新数据的Series对象（或字典）：

new_row = pd.Series({'col1': val1, 'col2': val2, ... , 'colm': valm})

2. 然后使用append()方法将新的Series对象添加到DataFrame中：

df = df.append(new_row, ignore_index=True)

注意：如果忽略了ignore_index参数，则将会创建一个带有相同索引的新DataFrame，而不是在原始DataFrame中插入新的行。

插入多行数据：

如果需要插入多行数据，可以先创建一个新的DataFrame，然后使用concat()方法来将其添加到原始DataFrame中。

1. 创建一个新的DataFrame，其中包含多行数据：

new_data = {'col1': [val1_1, val1_2, ... , val1_n], 'col2': [val2_1, val2_2, ... , val2_n], ... , 'colm': [valm_1, valm_2, ... , valm_n]}

new_rows = pd.DataFrame(data=new_data)

2. 使用concat()方法将新的DataFrame添加到原始DataFrame中：

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

注意：如果忽略了ignore_index参数，则将会创建一个带有相同索引的新DataFrame，而不是在原始DataFrame中插入新的行。