Pandas将字典附加到数据框

在Python编程中，使用Pandas库对数据进行操作变得越来越普遍。Pandas提供了一种可以将数据以更加直观的方式进行展示和操作的数据结构——数据框（DataFrame）。除了从外部数据源中读取数据外，我们还可以使用Python中的字典类型将数据添加到现有的数据框中。

生成一个数据框

首先，我们需要生成一个数据框用于稍后的示例。下面是一个简单的Python代码片段，用于生成一个具有“名字”、“年龄”和“城市”三列的数据框。

import pandas as pd

data = {"名字": ["小明", "小红", "小刚", "小强"],
        "年龄": [18, 20, 22, 21],
        "城市": ["北京", "上海", "广州", "深圳"]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

   名字  年龄  城市
0  小明  18  北京
1  小红  20  上海
2  小刚  22  广州
3  小强  21  深圳

将字典附加到数据框

接下来，让我们看一下如何将字典附加到现有数据框中。使用Pandas的append()函数，我们可以将新的数据添加到数据框的末尾。下面的代码片段将向上述数据框中添加一个新的行。

new_data = {"名字": "小兰", "年龄": 19, "城市": "南京"}

df = df.append(new_data, ignore_index=True)

print(df)

这里使用了ignore_index=True参数，保证了每个新行都可以被附加到数据框的最后一行，而不是根据原始数据行的索引进行排序并添加。

输出如下：

   名字  年龄  城市
0  小明  18  北京
1  小红  20  上海
2  小刚  22  广州
3  小强  21  深圳
4  小兰  19  南京

小结

在Python编程中，使用Pandas将字典附加到数据框中是一个非常常见的数据操作。本文提供了一些简单的Python代码，帮助初学者了解如何将字典用于生成新的数据框行，并将其附加到现有数据框中。