Python：创建一个添加新行并跟踪变量值变化的表

Question

首先，请原谅我的语言误用； 我对 python、编码和数据科学比较陌生。

我有几个 python 脚本，它们从各种来源（即谷歌表格、定期上传到 SFTP 服务器的数据）中提取数据。 数据在不断变化，我想跟踪这些变化。 一个简单的例子如下：

students = 10
signed_up = 5
date = datetime.now()
dt_string = date.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")

data = [[dt_string,students, signed_up]]

df = pd.DataFrame(data, columns = ['date', '# of students','# students signed up']  )

print(df) 

打印以下数据框：

                  date  # of students  # students signed up
0  10/08/2022 20:46:21             10                     5

假设我运行其他脚本，再次拉取数据，“students”和“signed_up”的值发生了变化：

students = 11
signed_up = 7
date = datetime.now()
dt_string = date.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")

data = [[dt_string,students, signed_up]]

df = pd.DataFrame(data, columns = ['date', '# of students','# students signed up']  )

哪个打印：

                  date  # of students  # students signed up
0  10/08/2022 21:02:15             11                     7

是否可以编写一个“运行表”（我不知道该怎么称呼它）来保留前一个日期（10/08/2022 20:46:21）和“学生”的值（=10）和"signed_up" (=5) 并使用新日期 (10/08/2022 21:02:15) 和 "students" (=11) 和 "signed_up" (=7) 的新值创建一个新行？

老实说，我一直在四处寻找，不知道去哪里找——我正在努力确定我应该用来找到解决方案的术语。

我的问题：

1. 是否存在解决方案？
2. 如果是这样，我应该寻找什么？
3. 代码示例总是受欢迎的，但不是必需的。

任何反馈表示赞赏 - 谢谢！

Answer 1

df = pd.DataFrame(columns = ['date', '# of students','# students signed up'])
df.loc[len(df)] = [dt_string1, students1, signed_up1]
df.loc[len(df)] = [dt_string2, students2, signed_up2]
print(df)