将字典附加到循环中的pandas数据帧

Question

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，该数据框具有匹配的dict键名和数据帧的列名。 每次迭代中字典的键值对可以是不同的。 一个空的pandas数据框df_podcast在开头已经定义了字典中所有可能的键。

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 ############

我已将podcast_dict附加到df_podcast。 播客实际上是一个列表列表，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

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附加：

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

Answer 3

如果您想简单地将循环中创建的字典中的新数据附加到一个存在的Dataframe：

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

注意：只要创建的字典中的键相同，将其附加到现有数据框就不会很麻烦。 资源