我想出了一个简单而美好的方法:

>>> df
     A  B  C
one  1  2  3
>>> df.loc["two"] = [4,5,6]
>>> df
     A  B  C
one  1  2  3
two  4  5  6

请注意评论中提到的性能警告。

如果你事先知道条目的数量，你应该通过提供索引来预分配空间(从不同的答案中获得数据示例):

import pandas as pd
import numpy as np
# we know we're gonna have 5 rows of data
numberOfRows = 5
# create dataframe
df = pd.DataFrame(index=np.arange(0, numberOfRows), columns=('lib', 'qty1', 'qty2') )

# now fill it up row by row
for x in np.arange(0, numberOfRows):
    #loc or iloc both work here since the index is natural numbers
    df.loc[x] = [np.random.randint(-1,1) for n in range(3)]
In[23]: df
Out[23]: 
   lib  qty1  qty2
0   -1    -1    -1
1    0     0     0
2   -1     0    -1
3    0    -1     0
4   -1     0     0

速度比较

In[30]: %timeit tryThis() # function wrapper for this answer
In[31]: %timeit tryOther() # function wrapper without index (see, for example, @fred)
1000 loops, best of 3: 1.23 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.31 ms per loop

而且，从评论中可以看出，如果尺寸为6000，速度差异会变得更大:

增加数组的大小(12)和行数(500)使 速度上的差异更加显著:313毫秒vs 2.29秒

您还可以建立一个列表的列表，并将其转换为数据框架-

import pandas as pd

columns = ['i','double','square']
rows = []

for i in range(6):
    row = [i, i*2, i*i]
    rows.append(row)

df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

给

    i   double  square
0   0   0   0
1   1   2   1
2   2   4   4
3   3   6   9
4   4   8   16
5   5   10  25

如果你可以提前获得数据帧的所有数据，有一个比追加到数据帧更快的方法:

创建一个字典列表，其中每个字典对应一个输入数据行。 从这个列表创建一个数据帧。

我有一个类似的任务，一行一行地添加到一个数据帧花了30分钟，从字典列表中创建一个数据帧在几秒钟内完成。

rows_list = []
for row in input_rows:

        dict1 = {}
        # get input row in dictionary format
        # key = col_name
        dict1.update(blah..) 

        rows_list.append(dict1)

df = pd.DataFrame(rows_list)               

从python的角度来说:

res = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
res = res.append([{'qty1':10.0}], ignore_index=True)
print(res.head())

   lib  qty1  qty2
0  NaN  10.0   NaN

另一种方法(可能不是很有效):

# add a row
def add_row(df, row):
    colnames = list(df.columns)
    ncol = len(colnames)
    assert ncol == len(row), "Length of row must be the same as width of DataFrame: %s" % row
    return df.append(pd.DataFrame([row], columns=colnames))

你也可以像这样增强DataFrame类:

import pandas as pd
def add_row(self, row):
    self.loc[len(self.index)] = row
pd.DataFrame.add_row = add_row