連接
df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0)
axis 默認(rèn)為0 表示按行連接倒谷，如果按列連接巷燥，axis=1
注意：
按行連接會(huì)導(dǎo)致索引異常（還會(huì)保留原來的索引）陨献，需要重置索引
df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0).reset_index(drop=True)
取出指定行俯艰、列捡遍，以及賦值
data = df.loc[1:3]
data = df.iloc[1:4]
loc選取的是label，左閉右閉
iloc選取的是position竹握，因此只接受整數(shù)輸入画株，左閉右開
data = df.loc[0:2]
data = df.loc[0:2, 'A']
data = df.loc[:, 'A'] #pick the 'A' column
data = df.iloc[:, 0] #pick the first column
data = df.iloc[:, 'A'] #will cause value error!!!
取出后即可賦值。
還有一種方式可以取列涩搓，但只可以使用索引：
data = df['A']
但是不推薦使用，因?yàn)樵谛枰x值修改時(shí)劈猪，偶爾會(huì)出現(xiàn)奇怪的錯(cuò)誤昧甘。
以上所有方法取出的行列都是Series類型，且都會(huì)被轉(zhuǎn)成列的形式（即使是取一行）战得。
增加列
to do
