每次向dataframe添加新行时更新列

，可以通过以下步骤实现：

创建一个空的dataframe，并定义列名和数据类型。
使用pandas库的append()函数将新行添加到dataframe中。
使用pandas库的at[]或者loc[]函数更新新行的列值。

下面是一个完整的代码示例：

import pandas as pd

# 创建空的dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['列1', '列2', '列3'], dtype=int)

# 添加新行
new_row = {'列1': 1, '列2': 2, '列3': 3}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 更新新行的列值
df.at[0, '列1'] = 10
df.at[0, '列2'] = 20
df.at[0, '列3'] = 30

# 打印dataframe
print(df)

这个例子中，我们首先创建了一个空的dataframe，定义了三列（列1，列2和列3）。然后使用append()函数将一个新的字典型行数据添加到dataframe中，并使用ignore_index参数设置为True，以确保新行的索引自动增加。最后，使用at[]函数更新新行的列值，通过指定行索引和列名称来定位特定的单元格。

对于dataframe的更新列操作，可以使用其他的方法，比如loc[]函数。它可以使用行和列的标签来定位和修改单元格的值。例如：

import pandas as pd

# 创建空的dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['列1', '列2', '列3'], dtype=int)

# 添加新行
new_row = {'列1': 1, '列2': 2, '列3': 3}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 更新新行的列值
df.loc[0, '列1'] = 10
df.loc[0, '列2'] = 20
df.loc[0, '列3'] = 30

# 打印dataframe
print(df)

这个例子中，我们使用loc[]函数来更新新行的列值，操作方式与at[]函数相似。

以上是根据问答内容给出的完善且全面的答案。对于更多关于dataframe的操作和使用方法，可以参考腾讯云提供的Pandas简介文档：Pandas简介。