（1）标签选取：
行操作需要借助loc属性来完成：按标签或布尔数组访问一组行和列
注：loc允许接受两个参数分别是行和列
行和列还可以使用切片
（2）数值型索引和切片：
使用数据型索引需要使用iloc属性：直接使用索引，优先查找的是列标签，如果找不到会报错，列没有位置索引
可以使用使用iloc：行基于整数位置的按位置选择索引
注：loc使用的是标签，iloc使用的是位置索引，两者不可混用
（3）切片操作多行选取：可以直接使用数值型切片操作行（和使用iloc效果相同）
(4)添加数据行：使用append（）函数可以将新的数据行添加到DataFrame中，该函数会在行末追加数据行
df.append(other,ignore_index=False,verify_intergrity=False,sort=False)
使用以下数据集进行具体讲解：
追加字典
注：仅当ignore_index=True或者序列有名称时才能追加序列
或者
Series数据有name
追加列表：①如果list是一维的，则以列的形式追加
②如果list是二维的，则以行的形式追加
③如果list是三维的，只添加一个值
注：使用append可能会出现相同的index，想避免的话，可以使用ignore_index=True
（5）删除数据行：可以使用行索引标签从DataFrame中删除某一行数据，如果索引标签存在重复，那么它们将被一起删除
[删除：drop（“行标签”），标签找不到会报错，默认不改变源数据]
