使用concat：

df = pd.concat([df.iloc[1:],
                pd.DataFrame.from_dict({0: d}, orient='index')], 
               ignore_index=True)

输出量：

a   b
0  380  40
1  390  45
2  300  88

您可以使用pd.concat，因为append正在被弃用。

dct = {"a": 300, "b": 88}
df_new = pd.concat([df, pd.Series(dct).to_frame().T]
                  ).iloc[1:, :].reset_index(drop=True)
print(df_new)

# If maybe the values of 'dict' have multiple items.
# dct = {"a": [300, 400], "b": [88, 98]}
# df_new = pd.concat([df, pd.DataFrame(dct)]
#                   ).iloc[1:, :].reset_index(drop=True)

您可以使用pandas.DataFrame.append向df添加新行，然后删除第一行基数index。（如果必要，最后使用reset_index）

dct = {"a": 300, "b": 88}
df_new = df.append(dct, ignore_index=True).drop(0, axis=0).reset_index(drop=True)
print(df_new)

输出量：

a   b
0  380  40
1  390  45
2  300  88

您可以按df.append()将新行追加到现有 Dataframe 。

new_row = {"a": 300, "b": 88}
df2 = df.append(new_row, ignore_index=True)

（请注意，append适用于Dataframe和dict对象，但后者需要ignore_index=True。
您可以通过以下方法之一从 Dataframe 中删除第一行：
1.使用iloc选择

df3 = df2.iloc[1:, :]

这会分割除第一列以外的所有列，以及所有栏。
1.使用drop删除第一行。

df3 = df2.drop(df.index[0], axis=0, inplace=False)

或者，您可以使用inplace=True就地修改df2，在这种情况下将返回None。