首先，需要明确的一点是，Pandas数据框架中并不能直接在指定位置插入行。因为DataFrame本质上是列向的数据结构，行的插入其实是在对原DataFrame进行修改，添加新的行，然后重新对整个DataFrame进行赋值来实现的。
下面详细讲解在Pandas数据框架中指定位置插入行的具体步骤：
1.确定需要插入的行数据
首先需要准备好需要插入的行数据，可以通过字典、序列等方式。
例如，准备需要插入的数据为：
new_row_data = {'name': '张三', 'age': 23, 'gender': '男'}
2.创建空的DataFrame
在当前DataFrame的基础上，创建一个新的空的DataFrame，可以通过如下方式实现：
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)
其中，df为需要插入行的原DataFrame。这样新的DataFrame即有了和原DataFrame同样的列名和列数，但没有任何行数据。
3.将新的行数据插入到指定位置
由于Pandas数据框架按照索引排序，插入新行的位置可以通过指定插入行的索引来实现。例如，我们需要新的行插入到第2行的位置，可以使用如下代码：
insert_index = 1 # 要插入到第2行位置
new_df.loc[insert_index] = new_row_data
其中，loc用于定位需要插入数据的行位置，insert_index为需要插入新行的位置，new_row_data为需要插入的新行的数据。
4.将原DataFrame中指定位置之前的行数据拼接到新的DataFrame中
由于新的行数据已经被插入到了指定的位置，我们需要将原DataFrame中指定位置之前的行数据拼接到新的DataFrame中，代码如下：
before_rows = df.loc[:insert_index-1]
new_df = pd.concat([before_rows, new_df])
其中，before_rows为原DataFrame中指定位置之前的行数据，可以通过loc来定位。pd.concat用于将原DataFrame和新的DataFrame拼接在一起。
5.将原DataFrame中指定位置之后的行数据拼接到新的DataFrame中
接下来，需要将原DataFrame中指定位置之后的行数据拼接到新的DataFrame中，代码如下：
after_rows = df.loc[insert_index:]
new_df = pd.concat([new_df, after_rows])
其中，after_rows为原DataFrame中指定位置之后的行数据，可以通过loc来定位。同样使用pd.concat将原DataFrame和新的DataFrame拼接在一起。
6.修改DataFrame的索引
最后，需要重置新DataFrame的索引，从0开始，代码如下：
new_df.reset_index(inplace=True, drop=True)
这样新的DataFrame就创建成功了，其中包含了我们需要插入的新行数据。
下面给出完整的示例代码，从一个含有5行的DataFrame中插入一行数据：
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
'age': [23, 24, 25, 26, 27],
'gender': ['男', '女', '男', '女', '男']})
# 准备需要插入的新数据
new_row_data = {'name': '孙八', 'age': 28, 'gender': '女'}
# 创建空的DataFrame
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)
# 将新的行数据插入到指定位置
insert_index = 1 # 要插入到第2行位置
new_df.loc[insert_index] = new_row_data
# 将原DataFrame中指定位置之前的行数据拼接到新的DataFrame中
before_rows = df.loc[:insert_index-1]
new_df = pd.concat([before_rows, new_df])
# 将原DataFrame中指定位置之后的行数据拼接到新的DataFrame中
after_rows = df.loc[insert_index:]
new_df = pd.concat([new_df, after_rows])
# 重置索引
new_df.reset_index(inplace=True, drop=True)
print(new_df)
输出结果如下：
name age gender
0 张三 23 男
1 孙八 28 女
2 李四 24 女
3 王五 25 男
4 赵六 26 女
5 钱七 27 男
从结果可以看出，新的行数据已经成功插入到了第二行的位置。