在Pandas的DataFrame中添加一行或者一列，添加行有df.loc[]以及df.append()这两种方法，添加列有df[]和df.insert()两种方法， 下面对这几种方法的使用进行简单介绍。
一、添加行
- 添加一行，采用
loc[]方法
# 构造一个空的dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['name','number'])
# 采用.loc的方法进行
df.loc[0]=['cat', 3] # 其中loc[]中需要加入的是插入地方dataframe的索引，默认是整数型
# 也可采用诸如df.loc['a'] = ['123',30]的形式
采用loc[]方法多适用于对空的dataframe循环遍历添加行，这样索引可以从0开始直到数据结果，不会存在索引冲突的问题。
- 添加一行或合并两个dataframe，采用
append()方法
# 1. 采用append方法合并两个dataframe
# 构造两个dataframe
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
# 合并 ignore_index设置为 True可以重新排列索引
df.append(df2, ignore_index=True)
A B
0 1 2
1 3 4
2 5 6
3 7 8
# 2. 采用append方法添加多行
df = pd.DataFrame(columns=['A'])
for i in range(5):
df = df.append({'A': i}, ignore_index=True)
df
A
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
# 同样如果是遍历添加多行，有一种更高效的方法
pd.concat([pd.DataFrame([i], columns=['A']) for i in range(5)],
ignore_index=True)
A
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
二、添加列
- 新增一列，采用
df[]方法直接在列上操作
# 新建一个dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['name','number'], data=[['cat',3]])
df
name number
0 cat 3
# 添加一列，计算有多少条腿
df['leg'] = df['number'] * 4
# 添加一列，直接赋值有几个头
df['head'] = 1
df
name number leg head
0 cat 3 12 1
- 添加一列，采用
insert()方法
# 使用方法是DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
# 即df.insert(添加列位置索引序号，添加列名，数值，是否允许列名重复)
df.insert(1, 'tail', 1, allow_duplicates=False)
df
name tail number leg head
0 cat 1 3 12 1
不过在使用insert的过程中发现454: DeprecationWarning: `input_splitter` is deprecated since IPython 7.0, prefer `input_transformer_manager`. status, indent_spaces = self.shell.input_splitter.check_complete(code)这个提示，猜测该方法可能已经过时了，不提倡使用了。
主要参考资料：
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