将字典列表附加到 Python 中现有的 Pandas DataFrame

将字典列表附加到现有的 Pandas DataFrame，使用该append()方法。首先，创建一个 DataFrame -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Audi', 'XUV', 'Lexus', 'Volkswagen'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Pune','Chandigarh','Mumbai'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90]
   }
)

创建字典列表 -

d = [{'Car': 'Mustang', 'Place': 'Hyderabad', 'Units': 60},{'Car': 'Tesla', 'Place': 'Kerala', 'Units': 30},{'Car': 'RollsRoyce', 'Place': 'Punjab', 'Units': 70},{'Car': 'Bentley', 'Place': 'Gujarat', 'Units': 80}
    ]

现在，将字典列表附加到已经创建的 DataFrame -

dataFrame = dataFrame.append(d, ignore_index=True, sort=False)

示例

以下是代码 -

import pandas as pd;

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Audi', 'XUV', 'Lexus', 'Volkswagen'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Pune','Chandigarh','Mumbai'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90]
   }
)

print("DataFrame ...\n",dataFrame)

# 创建字典
d = [{'Car': 'Mustang', 'Place': 'Hyderabad', 'Units': 60},{'Car': 'Tesla', 'Place': 'Kerala', 'Units': 30},{'Car': 'RollsRoyce', 'Place': 'Punjab', 'Units': 70},{'Car': 'Bentley', 'Place': 'Gujarat', 'Units': 80}
    ]

print("\n Dictionary....\n", d)

# 将字典列表附加到已创建的 DataFrame
dataFrame = dataFrame.append(d, ignore_index=True, sort=False)

# 显示附加结果
print("\nResult of append...\n",dataFrame)

这将产生以下输出 -

DataFrame ...
          Car       Place   Units
0         BMW       Delhi     100
1        Audi   Bangalore     150
2         XUV        Pune      50
3       Lexus  Chandigarh     110
4  Volkswagen      Mumbai      90
Dictionary....
[{'Units': 60, 'Car': 'Mustang', 'Place': 'Hyderabad'}, {'Units': 30, 'Car': 'Tesla', 'Place': 'Kerala'}, {'Units': 70, 'Car': 'RollsRoyce', 'Place': 'Punjab'}, {'Units': 80, 'Car': 'Bentley', 'Place': 'Gujarat'}])
Result of append...
          Car       Place   Units
0         BMW       Delhi     100
1        Audi   Bangalore     150
2         XUV        Pune      50
3       Lexus  Chandigarh     110
4  Volkswagen      Mumbai      90
5     Mustang   Hyderabad      60
6       Tesla      Kerala      30
7  RollsRoyce      Punjab      70
8     Bentley     Gujarat      80