可以使用try-except语句来解决这个问题。先尝试按索引添加数据框，如果索引不存在则抛出异常，在异常处理块中删除该索引对应的行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

def add_data(df, index, data):
    try:
        df.loc[index] = data
    except KeyError:
        df = df.drop(index, axis=0)
        df.loc[index] = data
    return df

# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])

# 添加数据到索引为0的行
df = add_data(df, 0, {'A': 1, 'B': 2})
print(df)

# 添加数据到索引为1的行，该索引不存在
df = add_data(df, 1, {'A': 3, 'B': 4})
print(df)

输出结果：

   A  B
0  1  2
   A  B
0  1  2
1  3  4

在这个示例中，首先定义了一个add_data函数，接受一个数据框、索引和数据作为参数。在函数中使用try-except语句来尝试按索引添加数据框，如果抛出KeyError异常，则说明索引不存在。在异常处理块中，首先使用df.drop(index, axis=0)来删除索引对应的行，然后再使用df.loc[index] = data来添加数据到该索引的行。最后，返回更新后的数据框。

在示例中，首先创建一个空的数据框df，然后按索引0添加数据。接着按索引1添加数据，由于索引1不存在，所以会触发异常处理块中的代码，删除索引1对应的行后再添加数据。最终输出更新后的数据框。