Pandas 如何将字典添加到DataFrame中作为一行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将字典添加到DataFrame中作为一行。
通常情况下，我们使用Pandas的DataFrame来处理数据。然而，在某些情况下，我们需要将字典作为一行添加到DataFrame中。Pandas提供了一些函数来实现这个目标。
我们从创建一个空的DataFrame开始：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

该DataFrame包含’A’、’B’、’C’三个列，并且没有任何行。那么如何使用Pandas将字典添加到DataFrame中作为一行呢？
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方法一：使用DataFrame的loc函数

我们可以使用DataFrame的loc函数来添加一行数据。首先，我们需要创建一个字典：

data = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}

然后，使用loc函数将该字典添加到DataFrame中：

df.loc[len(df)] = data

其中，len(df)返回的是DataFrame的当前行数。因此，df.loc[len(df)]可以访问到最后一行。
现在，我们可以通过打印DataFrame来查看结果：

print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  2  3

这样，我们就成功地将字典添加到DataFrame中作为一行。

方法二：使用Pandas的concat函数

另一个将字典添加到DataFrame中的方法是使用Pandas的concat函数。首先，我们需要将字典转换为DataFrame：

data = {'A': 10, 'B': 20, 'C': 30}
new_row = pd.DataFrame(data, index=[0])

然后，使用concat函数将该DataFrame添加到原始DataFrame中：

df = pd.concat([df, new_row], axis=0).reset_index(drop=True)

这里，我们使用了axis=0参数，表示沿着行方向添加数据。reset_index函数是为了保持DataFrame的索引正确。
现在，我们可以通过打印DataFrame来查看结果：

print(df)

输出结果：

    A   B   C
0   1   2   3
1  10  20  30

这样，我们同样成功地将字典添加到DataFrame中作为一行。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas将字典添加到DataFrame中作为一行。我们使用了DataFrame的loc函数和Pandas的concat函数分别实现了这个目标。使用这些函数能够大幅提高我们处理数据的效率和便利性。