【Pandas】多种添加行列数据方法
发现自己学习python 的各种库老是容易忘记，所有想利用这个平台，记录和分享一下学习时候的知识点，以后也能及时的复习，最近学习pandas，那我们来看看pandas添加数据的一些方法 创建一个dataframe 1. 增加列数据 为dataframe增加一列新数据，需要确保增加列的长度与原数据保持一致 如果是增加一列相同数据可以直接输入
df[level] = 1
插入的数据是需要通过源数据进行计算的（eval这个方法感觉比较好用）
df.eval(grade_level = grade * level,inplace = True)
使用insert函数可以在指定列添加列数据，这个函数有好几个参数，使用更加灵活 df.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False) 增加列数据的方法还有很多，我只把自己比较常用的记录了下来
2. 增加行数据 比较多的方法有 loc 、iloc、append都行，先看loc这个方法，它是通过 df.loc[index名称] = [对应的数据]，这个方法要主要index如果是与原表中有重复，则会将原数据修改，如果没有重复的话，就是在最后面添加对应数据，其中的index名称是根据输入的写入，需要注意！ 第二个是通过df.iloc[index位置] = [对应数据] 进行修改这个方法是对原有数据进行修改，并不是增加一行数据 使用append（）函数添加一行数据，其中ignore_index=True,否则报错 append()往往做法比较多的是添加一个另外一个dataframe的数据到原来数据上，爬虫时候用得比较多，将每一页的数据保存到一个临时的dataframe中，将这个临时的dataframe数据插入到总的dataframe后面，最后得到总的数据，且效率较高 当然还有concat、merge等方法可以达到相同的效果，下次有机会在继续学习
