关于pandas增加行时，索引名称的一些问题
学习pandas两天了，关于这个增加行的问题一直困扰着我，测试了几个代码，终于搞通了一点（昨天是因为代码敲错了。。。）
直接上代码：
SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。1 dates = pd.date_range('20170101',periods=6) 2 df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index = dates,columns=['A','B','C','D'])
创建了一个名为df1的DataFrame，其中数据为24为排列数，关键是index的取值，我这里用的pandas自带的日期序列函数生成的dates
生成的df1如图：
这里可以看到index的名称为date_time格式的
需要加入新的一行时，我采用了loc函数：
df1.loc[pd.to_datetime('20170108'),['A','B','C','D','E']] = [1,2,3,4,5]
按照之前的index的格式添加，显然增加的新行和之前行的形式是相同的：
（这里图片多添加了一行，不牵扯）
但是如果，添加的index和之前的数据类型不同时，会报错么？
试一试：
df1.loc['20180108',['D','E']]=[1,2]
这里我将一个字符串’20180108‘，添加到新行的index，本以为会报错，结果：
添加成功了，不过表格的格式也发生更改了，date_time原本隐藏的时间00：00：00显示出来。接着我添加相同名称的int32位变量试试：
df1.loc[20180108,['E','C']] = [1,3]
同样添加成功，神奇的一幕发生了：
出现了两个完全相同的index：20180108
这是为什么呢？原来是因为，上面那行的20180108的数据类型是str，而下面那行的20180108数据类型是int32,系统判断是两个完全不同的数据，所以会出现两个完全相同的index在表格中
接着，再添加一个date_time格式的’20180108‘吧：
df1.loc[pd.to_datetime('20180108'),['A','B']] = [3,4]
结果不出所料：
成功添加。
至此，pandas的添加行操作原理基本搞明白了，keep learning。
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