我们经常看到结构df。loc[下标]=…分配给一个数据帧行。Mikhail_Sam发布了包含这个构造以及使用dict并最终创建DataFrame的方法的基准测试。他发现后者是目前为止最快的。

但是如果我们替换df3。loc[i] =…(与预分配的DataFrame)在他的代码df3。值[i] =…时，结果会发生显著变化，因为该方法的执行与使用dict的方法类似。所以我们应该经常使用df。考虑[下标]=…但是请注意，.values有一个从零开始的下标，这可能与DataFrame.index不同。

可以使用ignore_index选项将单行追加为字典。

>>> f = pandas.DataFrame(data = {'Animal':['cow','horse'], 'Color':['blue', 'red']})
>>> f
  Animal Color
0    cow  blue
1  horse   red
>>> f.append({'Animal':'mouse', 'Color':'black'}, ignore_index=True)
  Animal  Color
0    cow   blue
1  horse    red
2  mouse  black

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])

如果你有一个数据帧df，想要添加一个列表new_list作为一个新行到df，你可以简单地做:

df.loc[len(df)] = new_list

如果你想在数据帧df下添加一个新的数据帧new_df，那么你可以使用:

df.append(new_df)

mycolumns = ['A', 'B']
df = pd.DataFrame(columns=mycolumns)
rows = [[1,2],[3,4],[5,6]]
for row in rows:
    df.loc[len(df)] = row

另一种方法(可能不是很有效):

# add a row
def add_row(df, row):
    colnames = list(df.columns)
    ncol = len(colnames)
    assert ncol == len(row), "Length of row must be the same as width of DataFrame: %s" % row
    return df.append(pd.DataFrame([row], columns=colnames))

你也可以像这样增强DataFrame类:

import pandas as pd
def add_row(self, row):
    self.loc[len(self.index)] = row
pd.DataFrame.add_row = add_row