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

你可以使用pandas.concat()。有关详细信息和示例，请参见合并、连接和连接。

例如:

def append_row(df, row):
    return pd.concat([
                df, 
                pd.DataFrame([row], columns=row.index)]
           ).reset_index(drop=True)

df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
new_row = pd.Series({'lib':'A', 'qty1':1, 'qty2': 2})

df = append_row(df, new_row)

initial_data = {'lib': np.array([1,2,3,4]), 'qty1': [1,2,3,4], 'qty2': [1,2,3,4]}

df = pd.DataFrame(initial_data)

df

lib    qty1    qty2
0    1    1    1
1    2    2    2
2    3    3    3
3    4    4    4

val_1 = [10]
val_2 = [14]
val_3 = [20]

df.append(pd.DataFrame({'lib': val_1, 'qty1': val_2, 'qty2': val_3}))

lib    qty1    qty2
0    1    1    1
1    2    2    2
2    3    3    3
3    4    4    4
0    10    14    20

可以使用for循环遍历值，也可以添加值数组。

val_1 = [10, 11, 12, 13]
val_2 = [14, 15, 16, 17]
val_3 = [20, 21, 22, 43]

df.append(pd.DataFrame({'lib': val_1, 'qty1': val_2, 'qty2': val_3}))

lib    qty1    qty2
0    1    1    1
1    2    2    2
2    3    3    3
3    4    4    4
0    10    14    20
1    11    15    21
2    12    16    22
3    13    17    43

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)

创建一个新记录(数据帧)并添加到old_data_frame中。

传递一个值列表和相应的列名来创建一个new_record (data_frame):

new_record = pd.DataFrame([[0, 'abcd', 0, 1, 123]], columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

old_data_frame = pd.concat([old_data_frame, new_record])

pandas.DataFrame.append

DataFrame。append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)→'数据帧'

Code

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
df.append(df2)

ignore_index设置为True:

df.append(df2, ignore_index=True)