dataframe添加字典

要向 DataFrame 中添加字典数据，可以使用 `append` 方法。例如，如果您有一个 DataFrame `df`，可以将一个字典添加为一行数据，如下所示：

new_dict = {'col1': 1, 'col2': 2, 'col3': 3}
df = df.append(new_dict, ignore_index=True)

其中，`new_dict` 是要添加的字典。`ignore_index=True` 表示忽略原有的行索引，使用新的行索引。

另一种常见的方式是使用 `pandas.DataFrame.from_dict` 方法，将字典转换为 DataFrame，然后使用 `concat` 方法将其与原始 DataFrame 连接。例如：

new_dict = {'col1': 1, 'col2': 2, 'col3': 3}
new_df = pd.DataFrame.from_dict(new_dict, orient='index').T
df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)

其中，`pd.DataFrame.from_dict` 方法将字典转换为 DataFrame，`orient='index'` 表示将字典的键作为列名，`T` 表示转置 DataFrame，以使其行变为列。然后使用 `concat` 方法将新的 DataFrame 与原始 DataFrame 连接。`ignore_index=True` 表示忽略原有的行索引，使用新的行索引。

相关问题

dataframe添加行

要向 Pandas DataFrame 中添加一行，可以使用 `append` 方法。以下是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=["Name", "Age", "Gender"])

# 添加一行数据
new_row = {"Name": "Alice", "Age": 25, "Gender": "Female"}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

在这个例子中，我们首先创建了一个空的 DataFrame，并定义了列名。然后，我们创建了一个字典 `new_row`，其中包含要添加的新行的数据。最后，我们使用 `append` 方法将这一行添加到 DataFrame 中，并将参数 `ignore_index` 设置为 `True`，以确保新行的索引是唯一的。

DataFrame字典列表

在pandas中，一个DataFrame可以由一个字典列表创建。具体来说，每个字典代表一个观测值（行），字典中的键代表列名，键对应的值代表该行该列的值。下面是一个示例代码，演示如何使用字典列表创建DataFrame：

import pandas as pd

# 创建一个字典列表
data = [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'F'},
        {'name': 'Bob', 'age': 30, 'gender': 'M'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'gender': 'M'}]

# 使用字典列表创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2   Charlie   35      M

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个包含三个字典的列表，每个字典代表一个人的信息。然后，我们使用`pd.DataFrame()`函数将这个列表转换为DataFrame，并自动生成了列名。最后，我们打印了转换后的DataFrame。

需要注意的是，如果字典列表中某些字典的键与其他字典不同，转换后的DataFrame中会自动添加缺失的列，并用NaN填充。如果需要指定列的顺序，可以在创建DataFrame时指定列名列表：

# 创建一个字典列表
data = [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'F'},
        {'name': 'Bob', 'age': 30, 'gender': 'M'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'gender': 'M'}]

# 指定列名列表
columns = ['name', 'gender', 'age']

# 使用字典列表和列名列表创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

       name gender  age
0     Alice      F   25
1       Bob      M   30
2   Charlie      M   35

在上面的示例代码中，我们指定了列名列表，并按照指定的顺序创建了DataFrame。