如果你的Dataframe中的所有数据都有相同的dtype，你可以使用NumPy数组。您可以直接将行写入预定义数组，并在最后将其转换为数据框架。 它似乎比转换字典列表还要快。

import pandas as pd
import numpy as np
from string import ascii_uppercase

startTime = time.perf_counter()
numcols, numrows = 5, 10000
npdf = np.ones((numrows, numcols))
for row in range(numrows):
    npdf[row, 0:] = np.random.randint(0, 100, (1, numcols))
df5 = pd.DataFrame(npdf, columns=list(ascii_uppercase[:numcols]))
print('Elapsed time: {:6.3f} seconds for {:d} rows'.format(time.perf_counter() - startTime, numOfRows))
print(df5.shape)

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)

如果你的Dataframe中的所有数据都有相同的dtype，你可以使用NumPy数组。您可以直接将行写入预定义数组，并在最后将其转换为数据框架。 它似乎比转换字典列表还要快。

import pandas as pd
import numpy as np
from string import ascii_uppercase

startTime = time.perf_counter()
numcols, numrows = 5, 10000
npdf = np.ones((numrows, numcols))
for row in range(numrows):
    npdf[row, 0:] = np.random.randint(0, 100, (1, numcols))
df5 = pd.DataFrame(npdf, columns=list(ascii_uppercase[:numcols]))
print('Elapsed time: {:6.3f} seconds for {:d} rows'.format(time.perf_counter() - startTime, numOfRows))
print(df5.shape)

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

我想出了一个简单而美好的方法:

>>> df
     A  B  C
one  1  2  3
>>> df.loc["two"] = [4,5,6]
>>> df
     A  B  C
one  1  2  3
two  4  5  6

请注意评论中提到的性能警告。

你可以用df。Loc [i]，其中索引为i的行将是你在数据框架中指定的行。

>>> import pandas as pd
>>> from numpy.random import randint

>>> df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])
>>> for i in range(5):
>>>     df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(randint(10, size=2))

>>> df
     lib qty1 qty2
0  name0    3    3
1  name1    2    4
2  name2    2    8
3  name3    2    1
4  name4    9    6