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

您可以使用生成器对象来创建一个Dataframe，这将在列表中更有效地使用内存。

num = 10

# Generator function to generate generator object
def numgen_func(num):
    for i in range(num):
        yield ('name_{}'.format(i), (i*i), (i*i*i))

# Generator expression to generate generator object (Only once data get populated, can not be re used)
numgen_expression = (('name_{}'.format(i), (i*i), (i*i*i)) for i in range(num) )

df = pd.DataFrame(data=numgen_func(num), columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))

要向现有的数据帧添加raw，可以使用append方法。

df = df.append([{ 'lib': "name_20", 'qty1': 20, 'qty2': 400  }])

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)

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])

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)

下面是在Pandas数据框架中添加/追加一行的方法:

def add_row(df, row):
    df.loc[-1] = row
    df.index = df.index + 1
    return df.sort_index()

add_row(df, [1,2,3])

它可以用于在空的或填充的Pandas数据框架中插入/追加一行。