#增加数据

def add_data(data,adn,lis='', row_column=0,all_out=0):  #row_column = 0代表增加列，row_column = 1代表增加行,data原始数据 adn添加的列名，lis要添加的数据   all_out=0全外列拼接

    if row_column == 0:      #添加列

        dic = {adn:lis}

        dt = pd.DataFrame(dic)

        if all_out == 0:    #全外拼接

            data1 = pd.concat([data, dt], axis=0,ignore_index=True)

        else:       #非全外拼接

            data1 = data.join(dt,lsuffix='_caller')

    elif row_column == 1:   #添加行

        val = pd.Series(lis, index=data.columns)

        data.loc[len(data)] = val

        data1 = data

    return data1

#删除数据

def dl_data(data,adn,ll=0):

    if ll == 0: #删除列

        data.dropna(axis=1, how='all')  # 删除全为Nan的列

        data.dropna(axis=1, how='any')  # 删除带有Nan的列

        data.drop(adn, axis=1)  # 删除多列

    elif ll == 1: #删除行

        data.drop(adn)  # 删除012行

        data.dropna()  # 删除带有Nan的行

        data.dropna(axis=0, how='all')  # 删除全为Nan的行

        data.dropna(axis=0, how='any')  # 删除带有Nan的行 默认选项为此

#更改数据

def chag_data(data,adn,lis='',row_column=0):  #adn要改的列或行索引

    if row_column == 0:     #改列

        val = pd.Series(lis)

        data[adn] = val      #将debt列改成数据，val数据多长改多长,最长就是数据长度

    elif row_column == 1:#改行

        val = pd.Series(lis, index=data.columns)

        data.loc[adn] = val      #将第0行改成数据 长度一样长

    return data

#查找数据

def find_data(data,fdn,lis):    #fdn查找的行条件，lis查找的列条件，均为列表的形式

    df = data.loc[fdn:,lis]  # DataFrame类型 多列查找

    return df