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  }])

与ShikharDua的答案(基于行)中的字典列表不同，我们也可以将我们的表表示为一个列表字典(基于列)，其中每个列表按行顺序存储一列，前提是我们事先知道我们的列。最后，我们构造一次DataFrame。

在这两种情况下，字典键始终是列名。行顺序隐式存储为列表中的order。对于c列和n行，它使用一个c个字典列表，而不是一个n个字典列表。字典列表方法让每个字典冗余地存储所有键，并且需要为每一行创建一个新字典。这里我们只追加到列表中，这总体上是相同的时间复杂度(向列表和字典中添加条目都是平摊常数时间)，但由于操作简单，开销可能更小。

# Current data
data = {"Animal":["cow", "horse"], "Color":["blue", "red"]}

# Adding a new row (be careful to ensure every column gets another value)
data["Animal"].append("mouse")
data["Color"].append("black")

# At the end, construct our DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
#   Animal  Color
# 0    cow   blue
# 1  horse    red
# 2  mouse  black

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)

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

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

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)