如何使用动态变量函数在pandas中添加行？

在pandas中使用动态变量函数添加行，可以通过以下步骤实现：

首先，创建一个空的DataFrame或从现有数据中创建一个DataFrame。
创建一个包含要添加的新行数据的字典或列表。
将字典或列表转换为DataFrame，并设置列名。
使用pandas的append()函数将新的DataFrame添加到原始DataFrame中。
可选地，使用reset_index()函数重新设置索引。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame或从现有数据创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'Gender'])

# 创建要添加的新行数据的字典或列表
new_row = {'Name': 'John', 'Age': 25, 'Gender': 'Male'}

# 将字典或列表转换为DataFrame
new_df = pd.DataFrame(new_row, index=[0])

# 使用append()函数将新的DataFrame添加到原始DataFrame中
df = df.append(new_df, ignore_index=True)

# 可选地，使用reset_index()函数重新设置索引
df = df.reset_index(drop=True)

这样就成功在pandas中使用动态变量函数添加了一行数据。这种方法可以在循环中使用，以添加多个行。请注意，在大型数据集中频繁使用append()函数可能会导致性能问题，建议先创建一个包含所有要添加行的列表或字典，然后将其转换为DataFrame并一次性添加到原始DataFrame中。

关于pandas的更多信息和详细介绍，可以查阅腾讯云的数据分析与机器学习产品Pandas介绍页面。