Pandas数据帧根据每个连续行追加行

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，其中最重要的数据结构之一就是数据帧（DataFrame）。数据帧是一个二维的表格型数据结构，类似于关系型数据库中的表格，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。

在Pandas中，可以使用append()方法来追加行到数据帧中。append()方法接受一个数据帧作为参数，并将其追加到原有的数据帧的末尾。追加行后，原有的数据帧不会发生改变，而是返回一个新的数据帧。

使用append()方法追加行的步骤如下：

1. 创建一个新的数据帧，包含要追加的行数据。
2. 调用原有数据帧的append()方法，并将新的数据帧作为参数传入。
3. 可选地，将返回的新数据帧赋值给一个变量，以便后续使用。

以下是一个示例代码，演示如何使用Pandas的append()方法追加行到数据帧中：

import pandas as pd

# 创建原有的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建要追加的行数据
new_row = pd.DataFrame({'A': [7], 'B': [8]})

# 使用append()方法追加行
new_df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 打印追加行后的数据帧
print(new_df)

输出结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  7  8

在这个示例中，我们首先创建了一个原有的数据帧df，包含两列（A和B）和三行数据。然后，我们创建了一个新的数据帧new_row，包含一行数据。最后，我们使用append()方法将new_row追加到df中，并将返回的新数据帧赋值给new_df变量。最终，我们打印出了追加行后的数据帧new_df。

需要注意的是，在使用append()方法时，可以通过设置ignore_index=True来重新索引新的数据帧。这样可以避免索引重复的问题。

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