dataframe加入短的一个list

您可以使用`pd.concat()`函数将一个短的列表添加到DataFrame中。这个函数可以将两个或多个DataFrame按行或按列连接起来。假设您有一个DataFrame `df` 和一个短的列表 `lst`，您可以按行连接它们，如下所示：

import pandas as pd

# 假设您有一个DataFrame和一个短的列表
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
lst = [7, 8, 9]

# 使用pd.concat()按行连接DataFrame和列表
new_df = pd.concat([df, pd.DataFrame([lst], columns=df.columns)], ignore_index=True)

print(new_df)

输出将是一个新的DataFrame，其中包含原始DataFrame以及添加的列表：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  7  8

请注意，我假设列表的长度与DataFrame的列数相匹配，并且列名也匹配。如果您有不同的要求，请提供更具体的示例或详细说明，以便我能够为您提供更准确的解决方案。

相关问题

python中将多个DataFrame存放在一个list

在Python中，你可以将多个DataFrame存放在一个列表中。以下是一种常见的方法：

import pandas as pd

# 创建多个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

# 将DataFrame存放在一个列表中
df_list = [df1, df2, df3]

这样，你就可以通过索引来访问列表中的不同DataFrame。例如，`df_list[0]`将返回第一个DataFrame `df1`。你可以根据需要使用列表中的DataFrame执行各种操作。

新建一个dataframe并且不断加入

新的数据，如何实现？

这个问题可以回答。您可以使用 pandas 库中的 DataFrame 类来创建一个新的 dataframe，并使用 append() 方法来不断添加新的数据。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的 dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3'])

# 添加新的数据
new_data = {'col1': 1, 'col2': 2, 'col3': 3}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

您可以根据需要添加更多的数据，只需使用相同的方法即可。