dataframe append dic

要在DataFrame中追加一个字典（dic），可以使用DataFrame的append方法。在这个例子中，我们已经定义了一个字典dic，它包含了要添加到DataFrame的新行的数据。然后，我们使用append方法将字典添加到DataFrame中。需要注意的是，要在append方法中使用ignore_index=True参数，以确保新行的索引会自动重新排列。下面是代码示例：

dic = {"f": 1, "a": 2, "b": 3, "c": 4, "d": 5}
data = data.append(dic, ignore_index=True)

通过这样的操作，我们可以将字典dic添加到DataFrame中，并且新行的索引会自动重新排列。

相关问题

pd.DataFrame.from_dic

pd.DataFrame.from_dic方法是不存在的，我犯了个错误，非常抱歉。要将字典拆分为DataFrame，您可以使用以下方法：

import pandas as pd

# 定义字典
dictionary = {10000626: ['210964244', '210357576'], 10000744: ['320257863'], 10000762: ['210864888', '320082031']}

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['key', 'values'])

# 遍历字典并将键和值添加到DataFrame中
for key, values in dictionary.items():
    for value in values:
        df = df.append({'key': key, 'values': value}, ignore_index=True)

# 打印DataFrame
print(df)

这将输出以下DataFrame：

        key     values
0  10000626  210964244
1  10000626  210357576
2  10000744  320257863
3  10000762  210864888
4  10000762  320082031

每个字典键和对应的值都被拆分为单独的行，并以"key"和"values"作为列名。

province_type1 = pd.DataFrame(pd.read_excel('./矩形树图示例.xlsx')) tree = [] name = [province_type1['省份'][i]+'\n'+str(province_type1['关注类A'][i]) for i in range(len(province_type1))] for i in range(len(province_type1)): dic = {} dic["value"],dic["name"] = int(province_type1['关注类A'][i]),name[i] if math.isnan(province_type1['关注类A-1'][i]) ==0: dic["children"] = [ {"name":province_type1['省份'][i]+"A-1:"+str(province_type1['关注类A-1'][i]),"value":int(province_type1['关注类A-1'][i])}, {"name":province_type1['省份'][i]+"A-2:"+str(province_type1['关注类A-1'][i]),"value":int(province_type1['关注类A-2'][i])} ] if math.isnan(province_type1['关注类A1-1'][i]) ==0: dic["children"][0]["children"] = [ {"name":"A1-1:"+str(province_type1['关注类A1-1'][i]),"value":int(province_type1['关注类A1-1'][i])}, {"name":"A1-2:"+str(province_type1['关注类A1-1'][i]),"value":int(province_type1['关注类A1-2'][i])} ] tree.append(dic) 这段代码什么意思

这段代码的主要功能是将一个包含多层级数据的 Excel 文件转换为矩形树状图所需的数据格式，并将其存入一个列表中。

具体来说，该 Excel 文件包含了多个省份的数据，每个省份关注类别 A、A-1、A-2、A1-1、A1-2 的数量。代码首先读取 Excel 文件，并将其存入一个名为 `province_type1` 的 DataFrame 中。

然后，代码定义了一个空列表 `tree`，用于存放转换后的数据。接着，代码遍历了 `province_type1` 所有行的数据，并将每行数据转换为一个字典 `dic`，其中包含了节点的名称和大小信息。

如果该行数据中存在关注类别 A-1 和 A-2 的数量，那么代码会为该节点添加两个子节点，并将每个子节点的名称和大小信息存储在一个字典中。同样地，如果该行数据中存在关注类别 A1-1 和 A1-2 的数量，那么代码会为 A-1 子节点添加两个子节点，并将每个子节点的名称和大小信息存储在一个字典中。

最后，将转换后的字典添加到 `tree` 列表中。这样，`tree` 列表中的所有字典就存储了整个矩形树状图的数据信息。