将带有列表的词典添加到熊猫字典(pd.DataFrame( DataFrame ) vs df.append(dict))

将带有列表的词典添加到熊猫字典(pd.DataFrame(DataFrame) vs df.append(dict))

答案：

在熊猫（Pandas）中，有两种常见的方法可以将带有列表的词典添加到数据框（DataFrame）中，分别是使用pd.DataFrame()函数和df.append()方法。

1. 使用pd.DataFrame()函数： pd.DataFrame()函数可以将字典转换为数据框。对于带有列表的词典，可以通过将字典作为参数传递给pd.DataFrame()函数来创建数据框。列表中的元素将被视为数据框的列。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'col1': 1, 2, 3,

       'col2': ['a', 'b', 'c']}

df = pd.DataFrame(data)

优势：

• 简单直接，一行代码即可创建数据框。
• 可以一次性添加多个列。

应用场景：

• 当已有的数据框为空，或者需要创建一个新的数据框时，可以使用pd.DataFrame()函数。

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1. 使用df.append()方法： df.append()方法可以将一个字典作为新的行添加到数据框中。对于带有列表的词典，可以将字典作为参数传递给df.append()方法来添加新的行。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'col1': 4,

       'col2': ['d']}

df = pd.DataFrame({'col1': 1, 2, 3,

                  'col2': ['a', 'b', 'c']})

df = df.append(data, ignore_index=True)

优势：

• 可以在现有的数据框中添加新的行。
• 可以选择是否忽略索引，保持索引的连续性。

应用场景：

• 当已有的数据框不为空，需要在现有数据框的基础上添加新的行时，可以使用df.append()方法。

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