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将数据追加到一个空的Pandas数据框中

  • Post category:Python

首先我们需要导入Pandas库，然后定义一个空的Pandas数据框，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄', '城市'])
print(df)

接下来我们定义一个名字、年龄和城市的列表，代码如下：

data = {'姓名': ['Tom', 'Jerry'], '年龄': [30, 20], '城市': ['北京', '上海']}

可以看到，这是一个字典类型，其中键值为列名，值为列的数据。现在我们将这个字典类型转换为Pandas数据框，代码如下：

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

可以看到，我们已经成功创建了一个新的数据框。接下来，我们需要将这个新的数据框添加到之前定义的空数据框中。代码如下：

df = df.append(new_df)
print(df)

可以看到，我们已经成功将新的数据框添加到了空数据框中。在这个过程中，我们使用了数据框的append()方法，将新的数据框追加到空数据框中。

如果我们想要追加多个数据框，可以将它们存储到列表中，然后使用for循环将它们依次追加到空数据框中。代码如下：

df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄', '城市'])

data_list = [{'姓名': 'Tom', '年龄': 30, '城市': '北京'},
             {'姓名': 'Jerry', '年龄': 20, '城市': '上海'},
             {'姓名': 'Bob', '年龄': 25, '城市': '广州'}]

for data in data_list:
    new_df = pd.DataFrame(data, index=[0])
    df = df.append(new_df)

print(df)

在这个例子中，我们首先定义了一个空数据框，然后将多个字典类型存储到列表中。接着我们使用for循环遍历这个列表，将每个字典类型转换为数据框，并使用append()方法将它们依次追加到空数据框中。最后展示了添加后的完整数据框。

以上就是将数据追加到一个空的Pandas数据框中的完整攻略，希望能对您有所帮助！

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