将字典{"A":[1,2,3,4,5], "B":[1,2,3,4,5], "C":[1,2,3,4,5]}创建DataFrame命名为df_1,在df_1中按照字典{E:[5,4,3,2,1]}添加新的列
时间: 2023-08-16 10:05:11 浏览: 27
好的,您可以按照以下代码实现您的需求:
```python
import pandas as pd
# 创建字典
dict_1 = {"A":[1,2,3,4,5], "B":[1,2,3,4,5], "C":[1,2,3,4,5]}
# 创建 DataFrame
df_1 = pd.DataFrame(dict_1)
# 添加新列
dict_2 = {"E":[5,4,3,2,1]}
df_1 = pd.concat([df_1, pd.DataFrame(dict_2)], axis=1)
# 打印输出结果
print(df_1)
```
输出结果为:
```
A B C E
0 1 1 1 5
1 2 2 2 4
2 3 3 3 3
3 4 4 4 2
4 5 5 5 1
```
其中,`pd.concat` 函数实现了 DataFrame 列的拼接。`axis=1` 表示按照列拼接。
相关问题
Python 列表[a:5, b:3]转字典
这是一个包含两个元素的列表,每个元素都是一个由两个元素组成的元组,第一个元素是字典的键,第二个元素是字典的值。可以使用 Python 的字典推导式将其转换为字典。示例如下:
```
my_list = [('a', 5), ('b', 3)]
my_dict = {k: v for k, v in my_list}
print(my_dict)
```
输出结果为:
```
{'a': 5, 'b': 3}
```
这里使用了字典推导式来创建字典,实际上也可以使用 `dict()` 函数来创建字典,例如:
```
my_dict = dict(my_list)
print(my_dict)
```
输出结果相同。
3. 从字典创建 Series 结果: a 1 b 2 c 3 d 4 e 5
好的,以下是代码实现:
```
import pandas as pd
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
s = pd.Series(d)
print(s)
```
输出结果为:
```
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
dtype: int64
```
其中,`d` 是一个包含 5 个键值对的字典,`pd.Series()` 函数将其转换为一个 Series 对象,字典中的键作为 Series 对象的索引,而字典中的值则成为 Series 对象的元素。