简单点。通过将一个列表作为输入，该列表将作为一行添加到数据帧中:

import pandas as pd
res = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
for i in range(5):
    res_list = list(map(int, input().split()))
    res = res.append(pd.Series(res_list, index=['lib', 'qty1', 'qty2']), ignore_index=True)

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)]

如果你想在末尾添加一行，将其作为列表追加:

valuestoappend = [va1, val2, val3]
res = res.append(pd.Series(valuestoappend, index = ['lib', 'qty1', 'qty2']), ignore_index = True)

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

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

这个代码片段使用字典列表来更新数据帧。它补充了ShikharDua和Mikhail_Sam的答案。

import pandas as pd
colour = ["red", "big", "tasty"]
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
dict1={}
feat_list=[]
for x in colour:
    for y in fruits:
#         print(x, y)
        dict1 = dict([('x',x),('y',y)])
#         print(f'dict 1 {dict1}')
        feat_list.append(dict1)
#         print(f'feat_list {feat_list}')
feat_df=pd.DataFrame(feat_list)
feat_df.to_csv('feat1.csv')