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

你可以使用pandas.concat()。有关详细信息和示例，请参见合并、连接和连接。

例如:

def append_row(df, row):
    return pd.concat([
                df, 
                pd.DataFrame([row], columns=row.index)]
           ).reset_index(drop=True)

df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
new_row = pd.Series({'lib':'A', 'qty1':1, 'qty2': 2})

df = append_row(df, new_row)

如果你事先知道条目的数量，你应该通过提供索引来预分配空间(从不同的答案中获得数据示例):

import pandas as pd
import numpy as np
# we know we're gonna have 5 rows of data
numberOfRows = 5
# create dataframe
df = pd.DataFrame(index=np.arange(0, numberOfRows), columns=('lib', 'qty1', 'qty2') )

# now fill it up row by row
for x in np.arange(0, numberOfRows):
    #loc or iloc both work here since the index is natural numbers
    df.loc[x] = [np.random.randint(-1,1) for n in range(3)]
In[23]: df
Out[23]: 
   lib  qty1  qty2
0   -1    -1    -1
1    0     0     0
2   -1     0    -1
3    0    -1     0
4   -1     0     0

速度比较

In[30]: %timeit tryThis() # function wrapper for this answer
In[31]: %timeit tryOther() # function wrapper without index (see, for example, @fred)
1000 loops, best of 3: 1.23 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.31 ms per loop

而且，从评论中可以看出，如果尺寸为6000，速度差异会变得更大:

增加数组的大小(12)和行数(500)使 速度上的差异更加显著:313毫秒vs 2.29秒

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)

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)

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')