给出熊猫数据框架的数据结构是一个序列列表(每个序列为一列)，方便在任意位置插入一列。 我想到的一个办法是先转置数据帧，插入一列，再转置回来。你可能还需要重命名索引(行名)，就像这样:

s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])

df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)],  columns =  ["A", "B", "C"])
df = df.transpose()
df.insert(0, 2, [2,3,4])
df = df.transpose()
df.index = [i for i in range(3)]
df

    A   B   C
0   2   3   4
1   5   6   7
2   7   8   9

我把一个简短的函数放在一起，在插入一行时允许更多的灵活性:

def insert_row(idx, df, df_insert):
    dfA = df.iloc[:idx, ]
    dfB = df.iloc[idx:, ]

    df = dfA.append(df_insert).append(dfB).reset_index(drop = True)

    return df

可以进一步缩写为:

def insert_row(idx, df, df_insert):
    return df.iloc[:idx, ].append(df_insert).append(df.iloc[idx:, ]).reset_index(drop = True)

然后你可以使用如下语句:

df = insert_row(2, df, df_new)

其中2是df中要插入df_new的索引位置。

测试了几个答案，很明显使用pd.concat()对于大数据帧更有效。

比较使用dict和list的性能，list的效率更高，但对于小数据帧，使用dict应该没有问题，而且可读性更好。

1st - pd.concat() +列表

%%timeit
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
for i in range(10000):
    df = pd.concat([pd.DataFrame([[1,2]], columns=df.columns), df], ignore_index=True)

每循环4.88 s±47.1 ms(平均±标准值7次运行，每循环1次)

2nd - pd.append() + dict

%%timeit

df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
for i in range(10000):
    df = df.append({'a': 1, 'b': 2}, ignore_index=True)

每循环10.2 s±41.4 ms(平均±标准值7次运行，每循环1次)

第三- pd.DataFrame()。Loc +索引操作

%%timeit
df = pd.DataFrame(columns=['a','b'])
for i in range(10000):
    df.loc[-1] = [1,2]
    df.index = df.index + 1
    df = df.sort_index()

每循环17.5 s±37.3 ms(平均±标准值7次运行，每循环1次)

我突然想到，也许T属性是一个有效的选择。转置，可以避开误导人的df。Loc[-1] =[2,3,4]，就像@flow2k提到的那样，它适用于更通用的情况，比如你想在任意行之前插入[2,3,4]，这是concat()，append()难以实现的。没有必要为定义和调试函数而费心。

a = df.T
a.insert(0,'anyName',value=[2,3,4])
# just give insert() any column name you want, we'll rename it.
a.rename(columns=dict(zip(a.columns,[i for i in range(a.shape[1])])),inplace=True)
# set inplace to a Boolean as you need.
df=a.T
df

    A   B   C
0   2   3   4
1   5   6   7
2   7   8   9

我想这可以部分解释@MattCochrane抱怨为什么pandas没有像insert()那样插入一行的方法。

不知道你是如何调用concat()，但它应该工作，只要两个对象是相同的类型。也许问题是你需要将你的第二个向量转换为一个数据框架?使用df，你定义了以下工作为我:

df2 = pd.DataFrame([[2,3,4]], columns=['A','B','C'])
pd.concat([df2, df])

s1 = pd.Series([5, 6, 7])
s2 = pd.Series([7, 8, 9])

df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)],  columns =  ["A", "B", "C"])

要在任意位置插入新行，可以指定行位置: Row_pos = -1用于在顶部插入 或者row_pos = 0.5用于在第0行和第1行之间插入。

row_pos = -1
insert_row = [2,3,4]

df.loc[row_pos] = insert_row
df = df.sort_index()
df = df.reset_index(drop = True)

row_pos = -1

The outcome is:

    A   B   C
0   2   3   4
1   5   6   7
2   7   8   9

row_pos = 0.5

The outcome is:

    A   B   C
0   5   6   7
1   2   3   4
2   7   8   9