在循环中将字典附加到熊猫数据框

Posted 2023-03-11

【中文标题】在循环中将字典附加到熊猫数据框

【英文标题】：Append dictionary to pandas dataframe in a loop

【发布时间】：2017-10-12 22:21:18

【问题描述】：

我需要在循环中创建一个字典，并将它们附加到一个 pandas 数据框中，其中包含匹配的 dict 键名和数据框的列名。每次迭代中字典的键值对可能不同。一个空的 pandas 数据框 df_podcast 在开头定义了字典中所有可能的键。

下面是一个尚未完成的代码示例

df_podcast=pd.DataFrame(columns=podcast_cols)

podcast_dict=
for j in range(len(podcast[0])):
    if podcast[0][j].tag=="key":
        podcast_dict[podcast[0][j].text]=podcast[0][j+1].text
### Have to append dict to pandas df ############

我已将 podcast_dict 附加到 df_podcast。 Podcast其实是一个列表列表，这里我只考虑列表的第一行

【问题讨论】：

Last after loop 可以使用 df = pd.DataFrame(podcast_dict) ?

这里的答案很有帮助：***.com/questions/40973687/…

【参考方案1】：

IIUC：

您需要做的是使用循环构建字典，然后在循环结束时，您可以使用字典创建数据框：

df1  = pd.DataFrame(podcast_dict)

并使用pd.concat追加：

df_podcast = pd.concat([df_podcast, df1])

【讨论】：

感谢斯科特的回答。但是我的字典中的键名、键值对等在每次迭代中都会有所不同。我想将值插入到字典的键与数据框的列名匹配的数据框中。例如：- 如果第一次迭代字典只有两个项目 "Track id":100 , "Play count":10 。我应该只在数据框第一行的 Track id 和 play count 列中插入值。

你试过了吗？ Pandas 进行自动索引对齐，列是索引。我确实尝试了一些虚拟数据来验证和订购没关系。

【参考方案2】：

你需要：

df  = pd.DataFrame([podcast_dict], columns=podcast_dict.keys())
df_podcast = pd.concat([df_podcast, df], axis =0).reset_index()

【参考方案3】：

如果您想简单地将新数据从循环中创建的字典追加到现有的数据框：

df = pd.DataFrame()
for i in range(n):
    dict_new = dict(i)
    df = df.append(dict_new, ignore_index=True)
print(df)

注意：只要您创建的字典中的键相同，将其附加到现有数据框应该不会很麻烦。 Source