python - 如何为现有的 pandas 数据框添加新的索引行？

Question

我有一个 Python Pandas 2D 数据框，其中 ITEM 列是索引。

ITEM   | A | B
ITEM-1 | 1 | 3
ITEM-2 | 1 | 2
ITEM-3 | 2 | 2

我有一个为脚本读取的新 JSON 创建新列的过程。如果此 JSON 响应中包含的项目已存在于数据框中，则该值将分配给现有的 ITEM 和新列。假设我想将值 3 添加到 ITEM-1 到新列 C。

ITEM   | A | B | C
ITEM-1 | 1 | 3 | 1
ITEM-2 | 1 | 2 |
ITEM-3 | 2 | 2 |

但是如果数据框中不存在该项目，我需要为数据框创建一个新行并为这个新行 X 列分配值。假设我想将值 2 添加到 ITEM-4(新项目)到新列 C(这是我的挑战)。

ITEM   | A | B | C
ITEM-1 | 1 | 3 | 1
ITEM-2 | 1 | 2 |
ITEM-3 | 2 | 2 |
ITEM-4 |   |   | 1

这个过程是动态的，读取 jSON 响应。我正在尝试像下面的示例一样执行此操作，但这是不正确的。

#get information of resultID
url = '<URL INVOKED>'
respResult = requests.get(url,headers=headers).json()

#add a new column to the dataframe
dataframe[respResult['name']] = ""

#get elements of the result
url = '<URL INVOKED>'
respElements = requests.get(url,headers=headers).json()

#populate the dataframe with the elements and their values    

for element in respElements:

    #get the values of the element
    url = '<URL INVOKED'
    respElementValues = requests.get(url,headers=headers).json()

    if(element['name'] in df.index):
        dataframe.loc[[element['name']],[respResult['name']]] = respElementValues['valueElement']
    else:
        #THIS BLOCK DOES NOT WORK
        dataframe.loc[len(dataframe)] = element['name'];
        dataframe.loc[[element['name']],[respResult['name']]] = respElementValues['valueElement'] #here the script returns the error "return_values_from_object(indexer) KeyError: ['ITEM-4'] not in index"

Answer 1

试试这个:

dataframe.loc[element['name'],respResult['name']] = respElementValues['valueElement']

通过从 element['name'] 中删除 []