如何使用Pandas向空DataFrame追加行？解决缺失行导出空CSV问题

核心问题原因 #

• 最关键的错误：pandas 的 append 方法不会原地修改原DataFrame，它只会返回一个拼接完成的新DataFrame对象。原代码中写not_found_images.append(row, ignore_index=True)，没有把这个返回的新对象重新赋值给not_found_images变量，相当于执行了拼接操作但直接丢弃了结果，原not_found_images从初始化开始就一直是空DataFrame，导出的CSV自然没有数据。
• 附带的逻辑隐患：在iterrows()遍历原DataFrame的过程中，直接用inplace=True删除原表的行，很容易出现索引错位、漏遍历行的问题——iterrows是基于遍历启动时的索引快照运行的，中途修改原表结构会导致后续的遍历逻辑不符合预期，哪怕图片校验正确，也可能漏抓缺失图片的行。

最小改动的修正代码 #

按照最小修改量的原则，调整逻辑为“遍历过程只做记录、不直接修改原表，遍历完成后统一做删除操作”，同时修正append的赋值逻辑：

filename2 = 'images_not_found.csv'
orders_csv = pd.read_csv(path + filename)
# 初始化空的缺失图片记录DataFrame
not_found_images = pd.DataFrame()
# 收集需要删除的行索引
drop_index_list = []

for index, row in orders_csv.iterrows():
    if not os.path.isfile(row['Image']):
        # 把索引存进待删除列表
        drop_index_list.append(index)
        # 接收append返回的新DataFrame，完成重新赋值
        not_found_images = not_found_images.append(row, ignore_index=True)

# 遍历结束后统一删除不需要的行
orders_csv = orders_csv.drop(drop_index_list)

orders_csv.to_csv(path + filename, index=False)
not_found_images.to_csv(path + filename2, index=False)

注意：较新版本的pandas已经将DataFrame.append()标记为废弃，后续版本会逐步移除该方法，建议替换为兼容性更好的pd.concat实现拼接，把循环内的拼接行替换为：

not_found_images = pd.concat([not_found_images, pd.DataFrame([row])], ignore_index=True)

性能更优的实现方式 #

当DataFrame数据量较大时，逐行iterrows的运行效率很低，可以替换为向量化判断逻辑，彻底避免循环和遍历错位问题，注意拆分数据的顺序不能颠倒，避免布尔掩码和数据长度不匹配的报错：

# 对图片列批量做存在性校验，生成布尔掩码
image_exist_mask = orders_csv['Image'].apply(os.path.isfile)
# 先取出所有图片不存在的行存入新DataFrame
not_found_images = orders_csv[~image_exist_mask].reset_index(drop=True)
# 再筛选出图片存在的行更新原DataFrame
orders_csv = orders_csv[image_exist_mask].reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jason G