循环将字典追加到pandas数据框

Question

我需要在循环中创建字典，并将它们附加到具有匹配的dict关键字名和数据帧的列名的pandas数据帧。每次迭代中字典的键值对可能不同。df_podcast开头已定义了一个空的熊猫数据框，并在字典中使用了所有可能的键。

以下是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 ############

我将podcast_dict附加到df_podcast。播客实际上是列表的列表，这里我只考虑列表的第一行

Answer 1

你需要：

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

Answer 2

IUC：

你需要做的是用你的循环构建你的字典，然后在你的循环结束时，你可以使用你的字典来创建一个数据框：

df1  = pd.DataFrame(podcast_dict)

并附加使用pd.concat：

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

Answer 3

如果您只想将循环中创建的字典中的新数据附加到现有的Dataframe中：

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中就不会很麻烦。 资源