Pandas 将字典添加到数据帧

在这篇文章中，我们将讨论如何使用Pandas将Python字典添加到数据帧中。Pandas是Python数据科学中最流行的库之一，它提供了处理结构化数据的强大工具，能够轻松地读取和操作数据。在一些情况下，我们需要手动将Python字典添加到Pandas数据帧中，使得我们能够更好地处理和分析数据。

阅读更多：Pandas 教程

创建数据帧

首先，我们需要创建一个名为df的数据帧，以便在其中添加字典。 Pandas中的数据帧可以通过许多方式创建。下面是两种创建数据帧的方法。

import pandas as pd

# 用空的数据帧创建
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 用数据创建
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

在上面的示例中，我们通过分别使用空的数据帧和字典创建了数据帧df。无论使用哪种方法，我们都可以在数据帧中添加字典。

将字典添加到数据帧

在数据帧df中，我们可以使用Pandas中的方法将Python字典添加到数据帧中。最常用的方法是使用append（）方法添加新的行。下面是一个示例。

new_dict = {'A': 10, 'B': 11, 'C': 12}
df = df.append(new_dict, ignore_index=True)

在上面的示例中，我们定义了一个名为new_dict的新字典，该字典具有与数据帧相同的键，然后我们使用append（）方法将该字典添加到数据帧中。我们还需要传递参数ignore_index = True。这个参数是用来保证每行都有一个唯一的行索引。

请注意，每个新字典都已作为单独的行添加到数据帧的末尾。如果将多个字典添加到数据帧中，则每个字典都将作为单独的行添加到数据帧中。

此外，我们还可以添加多个字典到数据帧，只需使用循环即可。下面是一个示例。

new_dicts = [{'A': 13, 'B': 14, 'C': 15}, {'A': 16, 'B': 17, 'C': 18}]
for new_dict in new_dicts:
    df = df.append(new_dict, ignore_index=True)

在上面的示例中，我们定义了一个包含两个新字典的new_dicts列表，然后使用for循环将它们添加到数据帧中。

查看数据帧

在数据帧中添加字典之后，我们可以使用head（）方法快速查看前几行的数据。下面是一个示例。

print(df.head())

该代码将打印前五行的数据。

总结

本文介绍了如何使用Pandas将Python字典添加到数据帧中。我们使用了Pandas中的append（）方法来添加新的行。使用这个方法，我们可以轻松地添加一个或多个字典到数据帧中。最后，我们可以使用head（）方法来检查数据是否被正确地添加到数据帧中。