为所有变量的dataframe中的每个id添加新行

，可以使用pandas库中的append()函数来实现。append()函数可以将一个dataframe对象添加到另一个dataframe对象的末尾，从而实现添加新行的功能。

具体步骤如下：

1. 首先，创建一个新的dataframe对象，包含要添加的新行的数据。可以使用pandas的DataFrame()函数来创建dataframe对象，传入一个字典或列表作为参数，其中字典的键表示列名，列表表示每一列的数据。
2. 然后，使用append()函数将新的dataframe对象添加到原始dataframe对象的末尾。调用原始dataframe对象的append()方法，传入新的dataframe对象作为参数。
3. 最后，使用reset_index()函数重置索引，以确保新行被正确添加到dataframe中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 原始dataframe对象
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3],
                   'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [25, 30, 35]})

# 要添加的新行的数据
new_row = pd.DataFrame({'id': [4],
                        'name': ['David'],
                        'age': [40]})

# 将新行添加到原始dataframe对象的末尾
df = df.append(new_row)

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

print(df)

输出结果为：

   id     name  age
0   1    Alice   25
1   2      Bob   30
2   3  Charlie   35
3   4    David   40

在这个例子中，原始dataframe对象包含了id、name和age三列的数据。通过创建一个新的dataframe对象new_row，并使用append()函数将其添加到原始dataframe对象的末尾，最后使用reset_index()函数重置索引，成功地为每个id添加了新行。