向预加载pandas DataFrame追加行并自动生成递增LeaveID索引方法

针对你的需求（LeaveID为DataFrame索引，新行索引为当前最后一行索引值+1），可通过以下两种成熟方法实现，无需手动固定索引值。

方法1：pd.concat合并（官方推荐长期维护写法） #

这是已被弃用的df.append()的官方替代方案，长期兼容性最好：

# 计算新行对应的LeaveID，比最后一行索引大1
new_leave_id = df.index[-1] + 1

# 基于你预先定义的row字典构造带指定索引的单行临时DataFrame
new_row_df = pd.DataFrame(row, index=[new_leave_id])

# 将临时行合并到原DataFrame
df = pd.concat([df, new_row_df])

方法2：loc直接索引赋值（代码简洁、兼容性强） #

兼容几乎所有pandas版本，代码量最少：

# 计算新行索引
new_leave_id = df.index[-1] + 1

# 直接给指定索引位置传入行数据
df.loc[new_leave_id] = row

关键注意点 #

• row字典的键必须和原DataFrame的列名完全一致，否则会触发列不存在的报错
• 两种方法都不会打乱原DataFrame的列顺序
• 不要使用已弃用的df.append()写法：pandas 1.4.0以上版本调用该方法会触发弃用警告，后续大版本会彻底移除该接口
• 空表场景兼容：如果DataFrame可能存在无数据的空状态，计算新索引的语句可优化为 new_leave_id = 1 if df.empty else df.index[-1] + 1，避免空表时取最后一个索引触发越界报错

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kim Minseo