python遍历数据添加到dataframe中

可以使用Python中的pandas库来创建和操作DataFrame。具体实现方法如下：

首先，创建一个空的DataFrame对象，然后使用for循环遍历数据，将遍历的每一行数据添加到DataFrame中。

import pandas as pd

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3'])

# 遍历数据
for data in datas:
    # 将遍历的每一行数据添加到DataFrame中
    df = df.append({'col1': data[0], 'col2': data[1], 'col3': data[2]}, ignore_index=True)

其中，`datas`是需要遍历的数据列表，`ignore_index=True`表示忽略索引，按顺序添加数据到DataFrame中。这样就可以将数据添加到DataFrame中了。

相关问题

python遍历数据库表名并添加到DataFrame

可以使用以下代码来遍历数据库中的表名并添加到 DataFrame 中：

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('your_database.db')

# 获取数据库中的表名
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
table_names = cursor.fetchall()

# 遍历表名并添加到 DataFrame
df = pd.DataFrame()
for table in table_names:
    table_name = table[0]
    table_df = pd.read_sql_query(f"SELECT * from {table_name}", conn)
    df = df.append(table_df)

# 关闭数据库连接
conn.close()

这里使用的是 sqlite3 数据库，如果你使用的是其他数据库，例如 MySQL 或 PostgreSQL，需要根据不同的数据库提供的 API 进行修改。

python遍历读取dataframe数据并添加到Excel中

可以使用Pandas库读取DataFrame数据，再使用openpyxl库将数据添加到Excel中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 读取DataFrame数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 打开Excel文件
book = load_workbook('output.xlsx')

# 选择要写入数据的Sheet
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') 
writer.book = book
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)
sheet_name = 'Sheet1'

# 将DataFrame数据写入Excel
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startrow=writer.sheets[sheet_name].max_row, index=False, header=False)

writer.save()

这段代码将DataFrame数据从"data.csv"文件中读取出来，并将其添加到名为"output.xlsx"的Excel文件中的"Sheet1"工作表中。注意，这里假设"output.xlsx"文件已经存在，而且"Sheet1"工作表已经存在并包含一些数据。如果文件或工作表不存在，则需要进行创建或者修改代码。