连接
df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0)
axis 默认为0 表示按行连接，如果按列连接，axis=1
注意：
按行连接会导致索引异常（还会保留原来的索引），需要重置索引
df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0).reset_index(drop=True)
取出指定行、列，以及赋值
data = df.loc[1:3]
data = df.iloc[1:4]
loc选取的是label，左闭右闭
iloc选取的是position，因此只接受整数输入，左闭右开
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!!!
取出后即可赋值。
还有一种方式可以取列，但只可以使用索引：
data = df['A']
但是不推荐使用，因为在需要赋值修改时，偶尔会出现奇怪的错误。
以上所有方法取出的行列都是Series类型，且都会被转成列的形式（即使是取一行）。
增加列
to do
