如何向由字典转换生成的pandas DataFrame追加相同结构的新行？

实现方法 #

你只需要先将new_row用和原DataFrame完全相同的规则转换为临时DataFrame，再用pd.concat拼接即可，这也是pandas 2.0+版本官方推荐的行追加方案：

# 将新字典转换为和原df结构一致的临时DataFrame
new_df = pd.DataFrame.from_dict(new_row, orient='index')
# 拼接两个DataFrame，保留原有索引规则
df = pd.concat([df, new_df])

拼接完成后df的输出如下，完全匹配原有结构：

0
row_1  1
row_2  2
row_3  3
row_4  4

如果你还在使用pandas 1.4及更早的版本，也可以用已废弃的append方法实现，不过该方法在高版本已经被移除，不推荐长期使用：

df = df.append(new_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Raquel