有关有效附加，请参见如何向pandas数据框架添加额外行和使用放大设置。

通过loc/ix在不存在的键索引数据上添加行。例如:

In [1]: se = pd.Series([1,2,3])

In [2]: se
Out[2]:
0    1
1    2
2    3
dtype: int64

In [3]: se[5] = 5.

In [4]: se
Out[4]:
0    1.0
1    2.0
2    3.0
5    5.0
dtype: float64

Or:

In [1]: dfi = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2),
   .....:                 columns=['A','B'])
   .....:

In [2]: dfi
Out[2]:
   A  B
0  0  1
1  2  3
2  4  5

In [3]: dfi.loc[:,'C'] = dfi.loc[:,'A']

In [4]: dfi
Out[4]:
   A  B  C
0  0  1  0
1  2  3  2
2  4  5  4
In [5]: dfi.loc[3] = 5

In [6]: dfi
Out[6]:
   A  B  C
0  0  1  0
1  2  3  2
2  4  5  4
3  5  5  5

在向dataframe添加大量行的情况下，我对性能感兴趣。所以我尝试了四种最流行的方法，并检查了它们的速度。

性能

使用.append (NPE的答案) 使用。loc (fred的回答) 使用.loc预分配(FooBar的答案) 使用dict并最终创建DataFrame (ShikharDua的回答)

运行时结果(秒):

所以我自己用了加法法。

代码:

import pandas as pd
import numpy as np
import time

del df1, df2, df3, df4
numOfRows = 1000
# append
startTime = time.perf_counter()
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(100, size=(5,5)), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
for i in range( 1,numOfRows-4):
    df1 = df1.append( dict( (a,np.random.randint(100)) for a in ['A','B','C','D','E']), ignore_index=True)
print('Elapsed time: {:6.3f} seconds for {:d} rows'.format(time.perf_counter() - startTime, numOfRows))
print(df1.shape)

# .loc w/o prealloc
startTime = time.perf_counter()
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(100, size=(5,5)), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
for i in range( 1,numOfRows):
    df2.loc[i]  = np.random.randint(100, size=(1,5))[0]
print('Elapsed time: {:6.3f} seconds for {:d} rows'.format(time.perf_counter() - startTime, numOfRows))
print(df2.shape)

# .loc with prealloc
df3 = pd.DataFrame(index=np.arange(0, numOfRows), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] )
startTime = time.perf_counter()
for i in range( 1,numOfRows):
    df3.loc[i]  = np.random.randint(100, size=(1,5))[0]
print('Elapsed time: {:6.3f} seconds for {:d} rows'.format(time.perf_counter() - startTime, numOfRows))
print(df3.shape)

# dict
startTime = time.perf_counter()
row_list = []
for i in range (0,5):
    row_list.append(dict( (a,np.random.randint(100)) for a in ['A','B','C','D','E']))
for i in range( 1,numOfRows-4):
    dict1 = dict( (a,np.random.randint(100)) for a in ['A','B','C','D','E'])
    row_list.append(dict1)

df4 = pd.DataFrame(row_list, columns=['A','B','C','D','E'])
print('Elapsed time: {:6.3f} seconds for {:d} rows'.format(time.perf_counter() - startTime, numOfRows))
print(df4.shape)

附注:我相信我的实现并不完美，也许还有一些优化可以做。

这将负责向空DataFrame添加一个项。问题是对于第一个索引，df.index.max() == nan:

df = pd.DataFrame(columns=['timeMS', 'accelX', 'accelY', 'accelZ', 'gyroX', 'gyroY', 'gyroZ'])

df.loc[0 if math.isnan(df.index.max()) else df.index.max() + 1] = [x for x in range(7)]

与ShikharDua的答案(基于行)中的字典列表不同，我们也可以将我们的表表示为一个列表字典(基于列)，其中每个列表按行顺序存储一列，前提是我们事先知道我们的列。最后，我们构造一次DataFrame。

在这两种情况下，字典键始终是列名。行顺序隐式存储为列表中的order。对于c列和n行，它使用一个c个字典列表，而不是一个n个字典列表。字典列表方法让每个字典冗余地存储所有键，并且需要为每一行创建一个新字典。这里我们只追加到列表中，这总体上是相同的时间复杂度(向列表和字典中添加条目都是平摊常数时间)，但由于操作简单，开销可能更小。

# Current data
data = {"Animal":["cow", "horse"], "Color":["blue", "red"]}

# Adding a new row (be careful to ensure every column gets another value)
data["Animal"].append("mouse")
data["Color"].append("black")

# At the end, construct our DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
#   Animal  Color
# 0    cow   blue
# 1  horse    red
# 2  mouse  black

下面是在Pandas数据框架中添加/追加一行的方法:

def add_row(df, row):
    df.loc[-1] = row
    df.index = df.index + 1
    return df.sort_index()

add_row(df, [1,2,3])

它可以用于在空的或填充的Pandas数据框架中插入/追加一行。

这不是OP问题的答案，而是一个玩具例子来说明ShikharDua的答案，我觉得非常有用。

虽然这个片段很简单，但在实际数据中，我有1000行和许多列，我希望能够根据不同的列进行分组，然后对多个目标列执行下面的统计。因此，有一种可靠的方法来一次一行地构建数据帧是非常方便的。谢谢你，ShikharDua!

import pandas as pd

BaseData = pd.DataFrame({ 'Customer' : ['Acme','Mega','Acme','Acme','Mega','Acme'],
                          'Territory'  : ['West','East','South','West','East','South'],
                          'Product'  : ['Econ','Luxe','Econ','Std','Std','Econ']})
BaseData

columns = ['Customer','Num Unique Products', 'List Unique Products']

rows_list=[]
for name, group in BaseData.groupby('Customer'):
    RecordtoAdd={} #initialise an empty dict
    RecordtoAdd.update({'Customer' : name}) #
    RecordtoAdd.update({'Num Unique Products' : len(pd.unique(group['Product']))})
    RecordtoAdd.update({'List Unique Products' : pd.unique(group['Product'])})

    rows_list.append(RecordtoAdd)

AnalysedData = pd.DataFrame(rows_list)

print('Base Data : \n',BaseData,'\n\n Analysed Data : \n',AnalysedData)