pandas根据dataframe值向dataframe添加新行

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。

根据dataframe值向dataframe添加新行，可以通过以下步骤实现：

1. 创建一个新的行数据，可以使用字典或列表的形式表示，其中键或索引对应于dataframe的列名，值对应于要添加的数据。
2. 使用pandas的append()方法将新行数据添加到dataframe中。该方法会返回一个新的dataframe对象，原始dataframe不会被修改。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 创建一个新的行数据
new_row = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}

# 将新行数据添加到dataframe中
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 打印dataframe
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  2  3

在这个示例中，我们首先创建了一个空的dataframe，然后创建了一个新的行数据new_row，包含了'A'、'B'和'C'三列的值。接着，我们使用append()方法将新行数据添加到dataframe中，并通过ignore_index=True参数重新设置了行索引。最后，打印出了添加新行后的dataframe。

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