利用pandas，建立dataframe对象，并逐行添加数据。每一行的数据格式如下，第一列为字符串，后几列是double类型数字，数字从list变量转化来，个数不一致

可以使用pandas的DataFrame对象的`loc`方法逐行添加数据。具体实现的代码如下：

import pandas as pd

# 假设数据列表如下
data = [
    ['row1', 1.0, 2.0, 3.0],
    ['row2', 1.1, 2.1, 3.1, 4.1],
    ['row3', 1.2, 2.2],
    ['row4', 1.3, 2.3, 3.3, 4.3, 5.3]
]

# 定义DataFrame对象
df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])

# 逐行添加数据
for row in data:
    # 将数字列表转化为Series对象
    number_series = pd.Series(row[1:])
    # 将字符串和Series对象合并为DataFrame对象，使用loc方法添加到DataFrame对象中
    df.loc[len(df)] = [row[0]] + list(number_series)

在上述代码中，首先定义了一个空的DataFrame对象，列名为col1、col2、col3、col4和col5。然后遍历每一行数据，将数字列表转化为Series对象，再将字符串和Series对象合并为DataFrame对象，并使用loc方法添加到DataFrame对象中。最终得到的DataFrame对象为：

    col1  col2  col3  col4  col5
0   row1   1.0   2.0   3.0   NaN
1   row2   1.1   2.1   3.1   4.1
2   row3   1.2   2.2   NaN   NaN
3   row4   1.3   2.3   3.3   4.3