在添加一行之前，我们必须将数据帧转换为字典。在这里，你可以看到键作为数据帧中的列，列的值再次存储在字典中，但是每个列的键都是数据帧中的索引号。

这个想法促使我编写下面的代码。

df2 = df.to_dict()
values = ["s_101", "hyderabad", 10, 20, 16, 13, 15, 12, 12, 13, 25, 26, 25, 27, "good", "bad"] # This is the total row that we are going to add
i = 0
for x in df.columns:   # Here df.columns gives us the main dictionary key
    df2[x][101] = values[i]   # Here the 101 is our index number. It is also the key of the sub dictionary
    i += 1

如果你总是想在最后添加一个新行，使用这个:

df.loc[len(df)] = ['name5', 9, 0]

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)]

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

你可以用df。Loc [i]，其中索引为i的行将是你在数据框架中指定的行。

>>> import pandas as pd
>>> from numpy.random import randint

>>> df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])
>>> for i in range(5):
>>>     df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))

>>> df
     lib qty1 qty2
0  name0    3    3
1  name1    2    4
2  name2    2    8
3  name3    2    1
4  name4    9    6

我们经常看到结构df。loc[下标]=…分配给一个数据帧行。Mikhail_Sam发布了包含这个构造以及使用dict并最终创建DataFrame的方法的基准测试。他发现后者是目前为止最快的。

但是如果我们替换df3。loc[i] =…(与预分配的DataFrame)在他的代码df3。值[i] =…时，结果会发生显著变化，因为该方法的执行与使用dict的方法类似。所以我们应该经常使用df。考虑[下标]=…但是请注意，.values有一个从零开始的下标，这可能与DataFrame.index不同。