pandas将多个字典遍历逐行写入一个dataframe

答案：可以使用pandas的DataFrame.from_dict()方法将多个字典转换为DataFrame，并设置orient参数为'index'，然后使用append()方法逐行添加到DataFrame中。具体代码如下：

import pandas as pd

# 多个字典
dict1 = {'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'}
dict2 = {'name': 'Bob', 'age': 25, 'gender': 'male'}
dict3 = {'name': 'Cathy', 'age': 30, 'gender': 'female'}

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict([dict1, dict2, dict3], orient='index')

# 添加到DataFrame中
df_all = pd.DataFrame(columns=df.columns)
df_all = df_all.append(df, ignore_index=True)

这样就可以将多个字典逐行写入一个DataFrame中了。

相关问题

如何使用Python将D盘中的多个XML源代码文件转换为Excel文件？并请逐行解释每个关键步骤和代码的作用。

在Python中批量将D盘的多个XML文件转换成Excel文件，可以采用os模块遍历目录、lxml库解析XML和pandas库处理数据并写入Excel。下面是一个示例，我会逐步解释关键步骤和代码作用：

import os
import glob
import lxml.etree as ET
import pandas as pd

# 步骤1：设置工作目录和目标文件名
directory = 'D:\\your_directory'  # 替换为你想要处理的XML文件所在的路径
excel_filename = 'output.xlsx'

# 步骤2：使用glob模块找到指定目录下的所有XML文件
xml_files = glob.glob(os.path.join(directory, "*.xml"))

# 步骤3：定义一个函数，将单个XML文件转换为DataFrame
def xml_to_df(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        tree = ET.parse(f)
        root = tree.getroot()  # 获取根元素
        rows = []
        for elem in root:
            row_data = {key: elem.attrib.get(key) for key in elem.attrib}  # 提取属性作为字典条目
            rows.append(row_data)  # 将字典添加到行列表
        return pd.DataFrame(rows)

# 步骤4：遍历XML文件并将数据转换为DataFrame
data_frames = [xml_to_df(file) for file in xml_files]

# 步骤5：合并所有的DataFrame到一个大DataFrame，然后写入Excel
all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)  # 合并所有数据
all_data.to_excel(excel_filename, index=False)  # 写入Excel文件，忽略索引

怎么通过`pd.concat`优化这个函数？

使用`pd.concat`来优化`listtoexcel`函数，可以一次加载整个DataFrame，然后根据需要进行合并而不是逐行操作。首先，你需要创建一个二维数组或者字典列表来存储所有的'die'值，然后在最后一步将它们组合到一起。以下是修改后的例子：

import pandas as pd

def listtoexcel_optimized(path001):
    # ...其他不变的步骤...
    
    # 创建一个空的二维列表，用于存储'die'值
    data_dict = []

    # 提取所有'die'值，存储在一个列表里
    dies = df['die'].tolist()

    # 遍历每行数据，同时将'die'值添加到dict中
    for i in range(num):
        x = df_x[i]
        y = df_y[i]
        data_dict.append({y: dies[i]})

    # 使用pd.concat将所有'die'值合并到一个DataFrame中
    df2 = pd.concat(data_dict, axis=1)

    # 写入Excel文件
    df2.to_excel(path002, index=False, header=False)

这样做可以避免因多次`loc`操作导致的性能警告，同时保持了原有的数据结构。