Pandas如何将字典添加到DataFrame作为一行

在本文中，我们将介绍Pandas的DataFrames，以及如何将字典添加到DataFrame作为一行。Pandas是一个提供快速和灵活的数据分析工具的Python软件包。它可以将数据的清洗、转换、合并、重塑和其他操作变得非常简单。

在讲解如何添加字典到DataFrame之前，让我们先了解一下Pandas的DataFrame。DataFrame是一个表格型结构，可以包含多种类型的数据（如数值型、字符型、布尔型等）。它类似于电子表格或SQL表格。

下面是一个DataFrame的简单例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 19, 32, 45],
    'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})

print(df)

输出结果如下：

   Name  Age Gender
0  Alice   25      F
1    Bob   19      M
2   Charlie  32      M
3   David   45      M

这个DataFrame包含人物的名称、年龄和性别。现在，我们想要添加一个字典表示一个新的人物，该怎么做呢？我们可以使用Pandas的append()方法来完成这个任务。

new_person = {'Name': 'Emily', 'Age': 27, 'Gender': 'F'}

df = df.append(new_person, ignore_index=True)

print(df)

我们定义了一个字典来表示Emily这个新的人物，然后将它添加到了DataFrame中。ignore_index=True表示在添加新行时重建索引，保证每一行的索引是不同的。输出结果为：

       Name  Age Gender
0     Alice   25      F
1       Bob   19      M
2   Charlie   32      M
3     David   45      M
4     Emily   27      F

可以看到，新的行已经被添加到了DataFrame中。

但是，如果我们想要同时添加多个字典到DataFrame中怎么办？这时，我们可以将多个字典组成一个列表传递给append()方法。

new_people = [
    {'Name': 'Frank', 'Age': 22, 'Gender': 'M'},
    {'Name': 'Grace', 'Age': 38, 'Gender': 'F'},
    {'Name': 'Henry', 'Age': 29, 'Gender': 'M'}
]

df = df.append(new_people, ignore_index=True)

print(df)

在这个例子中，我们定义了一个包含三个字典的列表，每个字典表示一个新人物。然后，我们将这个列表传给append()方法，并设置ignore_index=True。输出结果为：

       Name  Age Gender
0     Alice   25      F
1       Bob   19      M
2   Charlie   32      M
3     David   45      M
4     Emily   27      F
5     Frank   22      M
6     Grace   38      F
7     Henry   29      M

可以看到，新的人物行已经成功地添加到了DataFrame中。

阅读更多：Pandas 教程