一、增加行
（1）loc()
想增加一行，行名称为‘5’，内容为[16, 17, 18, 19]
df.loc['5'] = [16, 17, 18, 19] # 后面的序列是Iterable就行
（2）at
df.at['5'] = [16, 17, 18, 19]
（3）set_value
df.set_value('5', df.columns, [16, 17, 18, 19], takeable=False) #新版本中set_value会被删除
（4）append
添加有name的Series：
s = pd.Series([16, 17, 18, 19], index=df.columns, name='5')
df = df.append(s)
添加没有name的Series，必须ignore_index：
s = pd.Series([16, 17, 18, 19], index=df.columns)
df = df.append(s, ignore_index=True)
可以 append字典列表，同样需要必须ignore_index：
ls = [{'A': 16, 'B': 17, 'C': 18, 'D': 19}, {'A': 20, 'B': 21, 'C': 22, 'D': 23}]
df = df.append(ls, ignore_index=True)
（5）逐行增加
简单的逐行添加内容，可以：
df.loc[len(df)] = [16, 17, 18, 19]
但需要注意：len(df)生成的是int，如果生成的int，df已经存在了，会覆盖该行数据，而不会新增
（6）插入行
增加行没找到类似insert这种可以插入的方法，暂时替代方法可以先reindex，再赋值：
df = df.reindex(index=df.index.insert(2, '5'))
df.loc['5'] = [16, 17, 18, 19]
二、增加列
想增加一列’E’，值等于’A’和’C’列对应值之和。
（1）遍历DataFrame获取序列的方法
下面是得到’A’和’C’列对应值之和的新序列的四种方法：
s = [a + c for a, c in zip(df['A'], df['C'])] # 通过遍历获取序列
s = [row['A'] + row['C'] for i, row in df.iterrows()] # 通过iterrows()获取序列，s为list
s = df.apply(lambda row: row['A'] + row['C'], axis=1) # 通过apply获取序列，s为Series
s = df['A'] + df['C'] # 通过Series矢量相加获取序列
s = df['A'].values + df['C'].values # 通过Numpy矢量相加获取序列
用[]或loc添加
通过df[]或者df.loc添加序列
df.loc[:, 'E'] = s
df['E'] = s
Insert
可以指定插入位置，和插入列名称
df.insert(0, 'E', s)
Df.insert(len(Df.loc[0]),'加热炉出口温差',diff_max) #在Df最后位置插入新的列
concat
s = pd.Series([16, 17, 18, 19], name='E', index=df.index)
df = pd.concat([df, s], axis=1)
iloc和loc遍历过程中给列赋值
效率比较低
df[‘E’]是DataFrame的一个Series，是引用，对其修改也能改变DataFrame，但运行时报了Warning
df['E'] = None # 需事先创建e列，否则iloc遍历会报错，loc遍历无需事先创建
for i in range(len(df)):
df['E'].iloc[i] = df['A'].iloc[i] + df['C'].iloc[i]
# SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
不用Series不会报Warning：
df['E'] = None
col_no = [i for i in df.columns].index('E')
for i in range(len(df)):
df.iloc[i, col_no] = df['A'].iloc[i] + df['C'].iloc[i]
用loc无需先给E列赋空值：
for i in df.index:
df.loc[i, 'E'] = df.loc[i, 'A'] + df.loc[i, 'C']
逐列增加
简单的逐列添加内容，可以：
df[len(df)] = [16, 17, 18, 19]
但需要注意：len(df)生成的是int，如果生成的int，df已经存在了，会覆盖该列数据，而不会新增
