创建列名为空df:

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

插入新行:

df.loc[len(df.index)] = [2, 3, 4]
df.loc[len(df.index)] = [5, 6, 7]
df.loc[len(df.index)] = [7, 8, 9]

实现这一点的一种方法是

>>> pd.DataFrame(np.array([[2, 3, 4]]), columns=['A', 'B', 'C']).append(df, ignore_index=True)
Out[330]: 
   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

通常，添加数据框架是最简单的，而不是序列。在您的例子中，由于您希望新行位于“顶部”(带有起始id)，并且没有pd.prepend()函数，因此我首先创建新的数据框架，然后添加旧的数据框架。

Ignore_index将忽略数据帧中旧的正在进行的索引，并确保第一行实际上从索引1开始，而不是从索引0重新开始。

典型免责声明:Cetero censeo…追加行是一种非常低效的操作。如果你关心性能，并且能够以某种方式确保首先创建一个具有正确(更长)索引的数据帧，然后将额外的行插入到数据帧中，那么你一定要这样做。看到的:

>>> index = np.array([0, 1, 2])
>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=index)
>>> df2.loc[0:1] = [list(s1), list(s2)]
>>> df2
Out[336]: 
     A    B    C
0    5    6    7
1    7    8    9
2  NaN  NaN  NaN
>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=index)
>>> df2.loc[1:] = [list(s1), list(s2)]

到目前为止，我们有你的df:

>>> df2
Out[339]: 
     A    B    C
0  NaN  NaN  NaN
1    5    6    7
2    7    8    9

但是现在您可以像下面那样轻松地插入行。由于空间是预先分配的，因此效率更高。

>>> df2.loc[0] = np.array([2, 3, 4])
>>> df2
Out[341]: 
   A  B  C
0  2  3  4
1  5  6  7
2  7  8  9

这看起来可能过于简单，但令人难以置信的是，一个简单的插入新行函数没有内置。我读了很多关于追加一个新的df到原来的，但我想知道这是否会更快。

df.loc[0] = [row1data, blah...]
i = len(df) + 1
df.loc[i] = [row2data, blah...]

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

按照下面的例子做:

A_row = pd。系列([1,2])

Df = pd。DataFrame([[3,4]， [5,6]])

row_df = pd.DataFrame([a_row])

Df = pd。concat([row_df, df]， ignore_index=True)

结果是:

   0  1
0  1  2
1  3  4
2  5  6

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)