首先，我们需要添加一个新列及其值，这里我们将使用insert方法，将其放在起始位置

df.insert(0, "NEW", ['DELTA', 'BETA', 'GAMMA', 'GAMMA'])

现在我们使用iloc方法来获取新行的最后一行的所有值。然后，我们将改变新行中NEW列的值，因为它是不同的。

new_row = df.iloc[[-1]]
new_row["NEW"] = "DELTA"
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

请注意，您在此处手动添加新行。如果行太多，您可以通过循环自动添加。您甚至可以反向执行此过程，如先添加行，然后添加列，但这将创建复杂的逻辑。

您的输入不是很清楚，但您可以用途：

# .iloc[:, 1:] and .columns[1:] to skip ALPHA column
>>> (df.assign(NEW=df.iloc[:, 1:].notna()
                     .dot(df.columns[1:] + ',')
                     .str.split(',').str[:-1])
       .explode('NEW'))

  ALPHA  DELTA  BETA  GAMMA    NEW
0     #    1.0   NaN    NaN  DELTA
1     #    NaN   2.0    5.0   BETA
1     #    NaN   2.0    5.0  GAMMA
2     #    NaN   NaN    3.0  GAMMA
3     #    8.0   4.0    5.0  DELTA
3     #    8.0   4.0    5.0   BETA
3     #    8.0   4.0    5.0  GAMMA