Pandas尝试将行追加到数据帧，但一直覆盖现有行

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Pandas中，要将行追加到数据帧（DataFrame）中，可以使用append()方法。append()方法可以将一个数据帧或者一个Series对象追加到另一个数据帧中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的数据帧
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])

# 创建要追加的行数据
new_row = pd.Series({'A': 1, 'B': 2})

# 将新行追加到数据帧中
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 打印数据帧
print(df)

上述代码中，首先创建了一个空的数据帧df，然后创建了要追加的行数据new_row，接着使用append()方法将新行追加到数据帧中，并通过ignore_index=True参数来重新索引数据帧。最后打印出数据帧的内容。

Pandas的append()方法可以灵活地进行行追加操作，可以追加单个行数据、多个行数据，甚至可以追加其他数据帧。这使得在数据处理和分析过程中，可以方便地将新数据追加到已有的数据帧中，进行数据的扩充和更新。

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