pandas增加数据字典列表方法|极客笔记

pandas增加数据字典列表方法

在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要将数据存储在字典列表中的情况。pandas是一个功能强大的Python库，提供了许多方法来处理和操作数据。本文将详细介绍如何使用pandas来增加数据字典列表的方法，让您能更加高效地处理数据。

1. 创建数据字典列表

首先，让我们创建一个简单的数据字典列表示例，用于演示如何增加数据。

data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'},
    {'name': 'Bob', 'age': 30, 'city': 'San Francisco'}
]

上面的代码创建了一个包含两个字典的数据列表，每个字典表示一个人的信息，包括姓名、年龄和城市。

2. 将数据字典列表转换为DataFrame

要使用pandas来增加数据字典列表，首先需要将数据字典列表转换为DataFrame对象。可以使用pd.DataFrame()方法来实现这一转换。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行上面的代码，我们可以看到输出的DataFrame对象的内容：

    name  age           city
0  Alice   25       New York
1    Bob   30  San Francisco

3. 增加单行数据字典

现在，我们将向数据字典列表中增加一行数据，可以使用append()方法。

new_data = {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'city': 'Los Angeles'}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)
print(df)

运行上面的代码，我们可以看到输出的DataFrame对象中已经增加了一个新的行：

     name  age           city
0   Alice   25       New York
1     Bob   30  San Francisco
2  Charlie   35    Los Angeles

4. 增加多行数据字典

如果要一次性向数据字典列表中增加多行数据，可以先将多个字典组成的列表转换为DataFrame对象，然后使用concat()方法合并两个DataFrame对象。

new_data = [
    {'name': 'David', 'age': 40, 'city': 'Chicago'},
    {'name': 'Eve', 'age': 45, 'city': 'Miami'}
]

new_df = pd.DataFrame(new_data)
df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)
print(df)

运行上面的代码，我们可以看到输出的DataFrame对象中已经增加了两个新的行：

     name  age           city
0   Alice   25       New York
1     Bob   30  San Francisco
2  Charlie   35    Los Angeles
3   David   40        Chicago
4     Eve   45          Miami