最近做一个系列博客，跟着*学Pandas。

以 pandas作为关键词，在*中进行搜索，随后安照 votes 数目进行排序：

https://*.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15

add one row in a pandas.DataFrame -DataFrame添加行

https://*.com/questions/10715965/add-one-row-in-a-pandas-dataframe

不得不说，这个问题在*有10个回答，303 votes，339k views但是最终没有得出一个比较好的答案。

下面例举几个可以实现的操作

loc、iloc

df = DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
for i in range(5):
    df.loc[i] = [randint(-1,1) for n in range(3)]
    # loc可以对没有的 index 进行赋值，而 iloc 则不允许，iloc只能对已经存在的位置进行操作。

print(df)

#     lib  qty1  qty2
# 0    0     0    -1
# 1   -1    -1     1
# 2    1    -1     1
# 3    0     0     0
# 4    1    -1    -1

这是一种方法，但是如果我们是往已有的DataFrame中添加数据，而已有的DataFrame已经存在相同的index就会造成替换。

当然如果我们对我们的数据足够了解，或者index并不重要，我们可以对index按0-based重新赋值。然后添加新行，也就不会出现问题。

append

我个人比较喜欢采用append函数，进行叠加，可以避免上面提到的相同index造成的替换问题。

可以参考：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.append.html

import pandas as pd
from numpy.random import randint
df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
for i in xrange(5):
    s = pd.Series({'lib':randint(-1,1), 'qty1':randint(-1,1), 'qty2':randint(-1,1)})
    # 这里 Series 必须是 dict-like 类型
    df = df.append(s, ignore_index=True)
# 这里必须选择ignore_index=True 或者给 Series 一个index值

时间测评

import time

import pandas as pd
from numpy.random import randint

# 采用 loc
t = time.time()
df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
for i in xrange(10000):
     df.loc[i] = [randint(-1,1) for n in range(3)]
print('loc:', time.time() - t)

# 采用 append
t = time.time()
df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))
for i in xrange(10000):
    s = pd.Series({'lib':randint(-1,1), 'qty1':randint(-1,1), 'qty2':randint(-1,1)})
    df = df.append(s, ignore_index=True)
print('apped:', time.time() - t)
# ('loc:', 18.150289058685303)
# ('apped:', 15.132553100585938)

可以看出，采用 apped 的方法速度上比较快，而且可以避免index的错误。