python - 如何将字典作为一行添加到 DataFrame 中？

Question

我有一个包含以下列的 DataFrame:

columns = ['Autor', 'Preţul', 'Suprafaţa totală', 'Etaj', 'Etaje', 'Tipul casei', 'Tipul de camere','Numărul de camere','Starea apartamentului', 'Planificare', 'Tipul clădirii', 'Sectorul', 'Strada',  'Numărul casei']
df = pd.DataFrame(columns=columns)

我想向这个DataFrame逐行添加一些字典，例如我想在第一行添加这个字典:

{'Autor': nan,
 'Balcon/lojă': '2',
 'Etaj': '1',
 'Grup sanitar': 'separat',
 'Locul de amplasare în casă': 'In mijlocul casei',
 'Numărul casei': nan,
 'Numărul de camere': '4 şi mai multe camere',
 'Parcare': 'deschisă',
 'Preţul': nan,
 'Sectorul': nan,
 'Strada': nan,
 'Suprafaţa totală': '90 m²',
 'Tipul clădirii': 'Dat în exploatare'}

不在 DataFrame 列中的字典键的值应设置为 NaN 值。字典只有一部分列名作为键。

例如第二个字典:

{'Autor': nan,
 'Numărul casei': nan,
 'Numărul de camere': '3 camere',
 'Preţul': nan,
 'Sectorul': nan,
 'Strada': nan,
 'Suprafaţa totală': '103 m²',
 'Tipul clădirii': 'Dat în exploatare'}

字典是 for 循环的结果，它们应该作为唯一行添加。

Answer 1

使用 pandas.DataFrame.from_dict 替代构造函数。将您的“行”构建到列表中，开始于:

In [22]: import numpy as np

In [23]: nan = np.nan

In [24]: rows = []

In [25]: rows.append({'Autor': nan,
    ...:  'Balcon/lojă': '2',
    ...:  'Etaj': '1',
    ...:  'Grup sanitar': 'separat',
    ...:  'Locul de amplasare în casă': 'In mijlocul casei',
    ...:  'Numărul casei': nan,
    ...:  'Numărul de camere': '4 şi mai multe camere',
    ...:  'Parcare': 'deschisă',
    ...:  'Preţul': nan,
    ...:  'Sectorul': nan,
    ...:  'Strada': nan,
    ...:  'Suprafaţa totală': '90 m²',
    ...:  'Tipul clădirii': 'Dat în exploatare'})

In [26]: rows.append({'Autor': nan,
    ...:  'Numărul casei': nan,
    ...:  'Numărul de camere': '3 camere',
    ...:  'Preţul': nan,
    ...:  'Sectorul': nan,
    ...:  'Strada': nan,
    ...:  'Suprafaţa totală': '103 m²',
    ...:  'Tipul clădirii': 'Dat în exploatare'})

然后，只需确保传递适当的“orient”参数即可:

In [28]: pd.DataFrame.from_dict(rows, orient='columns')
Out[28]:
   Autor Balcon/lojă Etaj Grup sanitar Locul de amplasare în casă  \
0    NaN           2    1      separat          In mijlocul casei
1    NaN         NaN  NaN          NaN                        NaN

   Numărul casei      Numărul de camere   Parcare  Preţul  Sectorul  Strada  \
0            NaN  4 şi mai multe camere  deschisă     NaN       NaN     NaN
1            NaN               3 camere       NaN     NaN       NaN     NaN

  Suprafaţa totală     Tipul clădirii
0            90 m²  Dat în exploatare
1           103 m²  Dat în exploatare

编辑

实际上，只是注意到普通的构造函数工作得很好，不需要任何参数!

In [31]: pd.DataFrame(rows)
Out[31]:
   Autor Balcon/lojă Etaj Grup sanitar Locul de amplasare în casă  \
0    NaN           2    1      separat          In mijlocul casei
1    NaN         NaN  NaN          NaN                        NaN

   Numărul casei      Numărul de camere   Parcare  Preţul  Sectorul  Strada  \
0            NaN  4 şi mai multe camere  deschisă     NaN       NaN     NaN
1            NaN               3 camere       NaN     NaN       NaN     NaN

  Suprafaţa totală     Tipul clădirii
0            90 m²  Dat în exploatare
1           103 m²  Dat în exploatare