如果我理解了你的问题，你只是想从一个 Dataframe 添加唯一的行到另一个 Dataframe 。我不认为有任何需要迭代通过键像你这样做。有一个例子在这个问题上，我认为可以帮助你，我认为这是概念上更容易遵循1。我会尝试通过一个例子来使它更清楚。
如果你有一个dataframe A：

col1  col2
1     2
2     3
3     4

以及 Dataframe B：

col1  col2
1     2
2     3
6     4

这两个 Dataframe 的前两行相同，但最后一行不同。如果您想将所有唯一行放入一个 Dataframe 中，则可以首先从其中一个 Dataframe 中获取所有唯一行。因此，对于此示例，您可以获取 Dataframe B中的唯一行，在此示例中将其称为df_diff。执行此操作的代码为

df_diff = B[~B.col1.isin(A.col1)]

output: col1  col2
        6     4

上面这行代码创建了一个布尔掩码，然后使用~求反，这样你就可以得到数据框B中col 1值不在数据框A中的所有行。
然后，你可以将这个数据框df_diff与第一个数据框A合并。我们可以称之为df_full。这一步是这样完成的：

df_full = pd.concat([A, df_diff], ignore_index=True)

ignore_index=True只是重置结果 Dataframe 的索引。这将给予你：

col1  col2
1     2
2     3
3     4
6     4

现在，上面的数据框具有数据框B中的新行加上来自数据框A的原始行。
我认为这将适用于您的情况，并且可能会减少代码行。

还有一个方法pandas.DataFrame.combine_first，它可以同时执行多个操作：

• 如果包含空值的第一 Dataframe 行不包含空值，则用来自第二 Dataframe 的相同行更新包含空值的第一 Dataframe 行
• 将新行附加到第一个 Dataframe

语法：df_1.combine_first(df_2)
参考：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.combine_first.html