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

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。

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])

创建列名为空df:

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

插入新行:

df.loc[len(df.index)] = [2, 3, 4]
df.loc[len(df.index)] = [5, 6, 7]
df.loc[len(df.index)] = [7, 8, 9]

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。

按照下面的例子做:

A_row = pd。系列([1,2])

Df = pd。DataFrame([[3,4]， [5,6]])

row_df = pd.DataFrame([a_row])

Df = pd。concat([row_df, df]， ignore_index=True)

结果是:

   0  1
0  1  2
1  3  4
2  5  6