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在Excel添加行和列时，可以通过手工输入、复制粘贴、用函数引入或计算等方式完成，在Pandas中，要对DataFrame表格添加行和列，也可以手工输入，或者通过引入、计算等方式完成，不过现在需要重点关注的是数据格式，也就是添加行和列时的代码写法。
添加行分为添加单行和多行，添加单行时可以直接表示出添加的行索引，也可以使用df.append（）函数，该函数不但可以添加单行，还可以添加多行。
1）df.append（）添加法
使用df.append（）函数添加行时，函数的第1参数数据结构要求是Series或DataFrame，当参数是Series时，添加的是单行，示例代码如下：
添加单行前后效果对比如图4-29所示。
图4-29 添加单行前后效果对比（1）
在添加行时，设置了行数据Series的name属性，此属性的值可以作为添加行的行索引标签。如果希望按照自然序号设置行索引，则Series的name属性可以不设置，但df.append（）函数的第2参数就必须设置为True，此参数是设置是否按自然序号添加行索引，默认值为False。示例代码如下：
添加单行前后效果对比如图4-30所示。
图4-30 添加单行前后效果对比（2）
2）行数据直接添加法
除了使用df.append（）函数添加行之外，还可以直接表示出添加的行索引，添加行的数据结构可以是列表、元组、数组等，示例代码如下：
添加单行前后效果对比如图4-31所示。
图4-31 添加单行前后效果对比（3）
同样，直接表示出添加的行时，行索引也可以是自然序号，示例代码如下：
添加单行前后效果对比如图4-32所示。
图4-32 添加单行前后效果对比（4）
分析一下关键代码df.loc[len（df）]=['YB101'，'大维'，88，99，110]，其中len（df）表示获取df表的行数，结果为df.loc[2]，第2行在df表中并不存在，但将列表的赋值给该行时，就变成了添加行效果。
注意： 在使用df.append（）添加法和行数据直接添加法时，如果表示的行索引已经存在，df.append（）函数会继续添加新行，而行数据直接添加法则是替换已经存在的行。
在给DataFrame表格添加多行数据时，如果每行数据是Series、列表、数组等结构，则除了可以使用循环方式来添加，也可以将多行生成一个DataFrame表格，然后使用df.append（）函数来添加，本质就是两个DataFrame表格的合并，示例代码如下：
添加多行前后效果对比如图4-33所示。
图4-33 添加多行前后效果对比
在指定DataFrame表格上添加列时，有直接添加列和df.assign（）函数两种方式，添加列的数据结构可以是列表、数组、Series等可迭代对象。
直接添加列的方式，一般使用df[列索引标签]或者df.loc[：，列索引标签]两种方式，示例代码如下：
添加单列前后效果对比如图4-34所示。
图4-34 添加单列前后效果对比（1）
还可以使用df.assign（）函数执行列的添加，一次可以添加多个单列，并且是在原始表上添加列，示例代码如下：
添加单列前后效果对比如图4-35所示。
图4-35 添加单列前后效果对比（2）
注意： 无论是使用直接添加列的方式，还是使用df.assign（）函数添加列，如果新增列名与原来表格列名相同，则新增列数据会替换原来列的数据。