如何为字典中的空Pandas DataFrame正确添加新行？

正确操作方法 #

字典里的DataFrame和单独的DataFrame操作逻辑完全一致，你之前单独用的df.loc[len(df)] = row同样适用于字典中的DataFrame，直接这么写就行：

# 假设你的字典叫df_dict，要给"Maths"对应的df加行
df_dict["Maths"].loc[len(df_dict["Maths"])] = row

如果要循环多次添加，直接把这段逻辑放进循环里，每次更新row的内容即可。

为什么之前的方法出错 #

• 用append(row)生成新列：因为空DataFrame没有预设列名，如果你传入的row是字典，Pandas会把字典的键当作新列名，自然生成新列而非新行。如果非要用append，需要把row转成Series并匹配原df的列名，或者用df.append(pd.DataFrame([row]), ignore_index=True)，但loc的方法更高效直观。
• 触发KeyError：Dictionary["Maths"].loc[0].append(row)的问题在于，空DataFrame根本没有索引为0的行，所以报KeyError；而且你操作的是某一行而非整个DataFrame，方向完全错了。

完整示例代码 #

import pandas as pd

# 先创建带指定列名的空DataFrame字典（必须先定义列，否则加行容易出问题）
df_dict = {
    "Maths": pd.DataFrame(columns=["Score", "Student"]),
    "English": pd.DataFrame(columns=["Score", "Student"])
}

# 循环添加多行示例
rows_to_add = [
    {"Score": 90, "Student": "Alice"},
    {"Score": 85, "Student": "Bob"}
]

for row in rows_to_add:
    df_dict["Maths"].loc[len(df_dict["Maths"])] = row

print(df_dict["Maths"])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Corcky