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]

您可以为此连接两个数据框架。我基本上遇到了这个问题，用字符索引(不是数字)向现有的DataFrame添加新行。

因此，我在一个管道()中输入新行数据，并在一个列表中索引。

new_dict = {put input for new row here}
new_list = [put your index here]

new_df = pd.DataFrame(data=new_dict, index=new_list)

df = pd.concat([existing_df, new_df])

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]

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

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

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)]