Python 如何忽略行索引将值从一个数据帧添加到另一个数据帧中

我有一个名为

trg_data

的熊猫数据框架，用于收集我正在批量生产的数据。每个批次都由一个子例程生成，作为一个较小的数据帧

df

，列数相同，但行数较少，我希望每次在新行位置将

df

中的值插入

trg_data

但是，当我使用下面的语句时，df总是插入在顶部。（即第0行到第1行（df））

我在猜测，但我认为原因可能是，即使切片指示所需的行，它也在使用df中的索引来决定将数据放在何处

作为一项测试，我发现我可以在正确的位置插入一个ndarray没有问题：

trg_data.iloc[trg_pt:(trg_pt + len(df))] = np.ones(df.shape)

我如何让它忽略df中的索引并将数据插入我想要的位置？还是有一种完全不同的实现方法？在一天结束时，我只想创建dataframe trg_数据，然后在结束时保存到文件中。我走这条路是因为似乎没有一种方法可以轻松地附加到现有的数据帧

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我已经为此工作了一个多小时，我不知道该用谷歌搜索什么才能找到正确的答案

我想我可能有答案（我想我已经试过了，但显然没有）：

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不过，我还是愿意接受其他建议。向数据帧添加数据可能有更好的方法。

我这样做的方法是将所有中间数据帧保存在一个数组中，然后将它们连接在一起

import pandas as pd
dfs = []
# get all the intermediate dataframes somehow

# combine into one dataframe
trg_data = pd.concatenate(dfs)

两者

及

应该为你工作

你看这里了吗？

trg_data.iloc[trg_pt:(trg_pt + len(df))] = df.values

import pandas as pd
dfs = []
# get all the intermediate dataframes somehow

# combine into one dataframe
trg_data = pd.concatenate(dfs)

trg_data = pd.concat([df1, df2, ... dfn], ignore_index=True)

trg_data = pd.DataFrame()    
for ...: #loop that generates df
    trg_data = trg_data.append(df, ignore_index=True) #you can reuse the name df