python 使用pandas,字典为{''name': 'Alice', 'age': 30}，将{''name': 'BOB', 'age': 30}加入字典

可以使用pandas的DataFrame将字典转换为表格，然后使用append方法添加新的行，最后再将表格转换为字典。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 定义初始字典
data = {'name': ['Alice'], 'age': [30]}

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 定义新的字典
new_data = {'name': 'BOB', 'age': 30}

# 将新的字典添加到DataFrame中
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

# 将DataFrame转换为字典
result = df.to_dict(orient='list')

print(result)

输出结果为：

{'name': ['Alice', 'BOB'], 'age': [30, 30]}

可以看到，新的字典已经成功添加到了原始字典中。

相关问题

python 使用pandas,字典为{''name': 'Alice', 'age': 30}，将 'BOB' 30加入字典

可以使用以下代码将 'BOB' 30加入字典：

import pandas as pd

# 原始字典
data = {'name': 'Alice', 'age': 30}

# 将 'BOB' 30加入字典
data['BOB'] = 30

# 将字典转成pandas的DataFrame
df = pd.DataFrame([data])

# 输出DataFrame
print(df)

输出结果为：

    name  age  BOB
0  Alice   30   30

python用pandas将字典数据写入excel

可以使用pandas库的DataFrame和to_excel方法将字典数据写入Excel文件。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 定义一个字典
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'gender': ['F', 'M', 'M']}

# 将字典转换成DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

在这个代码中，我们首先定义了一个字典 `data`，其中包含三个键值对，每个键对应一个列表。然后使用 `pd.DataFrame` 将字典转换成DataFrame。最后使用 `to_excel` 方法将DataFrame写入Excel文件。`index=False` 表示不写入行索引。

你可以根据需要修改代码以适应你的数据格式。