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。

对于那些想要连接前一个数据帧的行，使用双括号([[…]])作为iloc。

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

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

#   A   B   C
# 0 5   6   7
# 1 7   8   9

pd.concat((df.iloc[[0]],  # [[...]] used to slice DataFrame as DataFrame
           df), ignore_index=True)

#   A   B   C
# 0 5   6   7
# 1 5   6   7
# 2 7   8   9

若要复制或复制任意时间，请与星号组合。

pd.concat((df.iloc[[0]],
           df,
           *[df.iloc[[1]]] * 4), ignore_index=True)

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

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])

下面是在不排序和重置索引的情况下将一行插入pandas数据框架的最佳方法:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['a','b','c'])

def insert(df, row):
    insert_loc = df.index.max()

    if pd.isna(insert_loc):
        df.loc[0] = row
    else:
        df.loc[insert_loc + 1] = row

insert(df,[2,3,4])
insert(df,[8,9,0])
print(df)

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。

您可以简单地将行追加到DataFrame的末尾，然后调整索引。

例如:

df = df.append(pd.DataFrame([[2,3,4]],columns=df.columns),ignore_index=True)
df.index = (df.index + 1) % len(df)
df = df.sort_index()

或者使用concat as:

df = pd.concat([pd.DataFrame([[1,2,3,4,5,6]],columns=df.columns),df],ignore_index=True)