在Python中向现有的Pandas DataFrame添加字典和系列的列表

在这篇文章中，我们将讨论如何将字典列表或Pandas系列的值追加到一个已经存在的pandas数据框中。为此，pandas模块的append()函数就足够了。

语法:DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)

参数 :

other：数据框架或系列/类似数字的对象，或这些对象的列表
ignore_index : 如果为真，不使用索引标签。
verify_integrity : 如果为真，在创建有重复的索引时引发ValueError。
sort : 如果self和other的列没有对齐，则对列进行排序。默认的排序方式已被废弃，在未来的pandas版本中会改为不排序。明确地传递sort=True来消除警告和排序。明确传入sort=False，以消除警告并不进行排序。

返回：附加的。DataFrame

步骤

Import module
创建数据框架或系列
用字典创建一个列表
将此列表追加到现有的数据框架或系列中

示例 1:

# import pandas
import pandas as pd
 
# create dataframe
df = pd.DataFrame({
    'Employs Name': ['Rishabh', 'Rahul', 'Suraj', 'Mukul', 'Vinit'],
    'Location': ['Saharanpur', 'Meerut', 'Saharanpur', 'Meerut', 'Saharanpur'],
    'Pay': [21000, 22000, 23000, 24000, 22000]})
 
# print dataframe
print("\n  ***  Original DataFrames  **  \n")
print(df)
 
 
# create dictionaries
dicts = [{'Employs Name': 'Anuj', 'Location': 'Meerut', 'Roll No': 30000},
         {'Employs Name': 'Arun', 'Location': 'Saharanpur', 'Roll No': 32000}]
 
# print dictionaries
print("\n  **  Dictionary  ** ")
print(dicts)
 
 
# combined data
df = df.append(dicts, ignore_index=True, sort=False)
 
# print combined dataframe
print("\n\n  **  Combined Data  **\n")
print(df)

输出:

在Python中向现有的Pandas DataFrame添加字典和系列的列表

示例 2:

# import pandas
import pandas as pd
 
# create dataframe
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Mukul', 'Rohit', 'Suraj', 'Rohan', 'Rajan'],
    'Course': ['BBA', 'BCA', 'MBA', 'BCA', 'BBA'],
    'Roll No': [21, 22, 23, 24, 25]})
 
# print dataframe
print("\n  ***  Original DataFrames  ** ")
display(df)
 
 
# create series
s6 = pd.Series(['Vedansh', 'MBA', 29], index=['Name', 'Course', 'Roll No'])
 
# print series
print("\n  ***  series  ** ")
print(s6)
 
# create dictionaries
dicts = [{'Name': 'Aakash', 'Course': 'BCA', 'Roll No': 30}]
 
# print dictionaries
print("\n  **  Dictionary  ** ")
print(dicts)
 
 
# combined data
df = df.append(dicts, ignore_index=True, sort=False)
print("\n  **  Combined Data  **")
display(df)