Python의 기존 Pandas DataFrame에 사전 목록 추가

기존 Pandas DataFrame에 사전 목록을 추가하고 append() 메서드를 사용합니다. 먼저 DataFrame을 생성하십시오 -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Audi', 'XUV', 'Lexus', 'Volkswagen'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Pune','Chandigarh','Mumbai'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90]
   }
)

사전 목록 만들기 -

d = [{'Car': 'Mustang', 'Place': 'Hyderabad', 'Units': 60},{'Car': 'Tesla', 'Place': 'Kerala', 'Units': 30},{'Car': 'RollsRoyce', 'Place': 'Punjab', 'Units': 70},{'Car': 'Bentley', 'Place': 'Gujarat', 'Units': 80}
    ]

이제 이미 생성된 DataFrame에 사전 목록 추가 -

dataFrame = dataFrame.append(d, ignore_index=True, sort=False)

예시

다음은 코드입니다 -

import pandas as pd;

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Audi', 'XUV', 'Lexus', 'Volkswagen'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Pune','Chandigarh','Mumbai'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90]
   }
)

print("DataFrame ...\n",dataFrame)

# creating dictionaries
d = [{'Car': 'Mustang', 'Place': 'Hyderabad', 'Units': 60},{'Car': 'Tesla', 'Place': 'Kerala', 'Units': 30},{'Car': 'RollsRoyce', 'Place': 'Punjab', 'Units': 70},{'Car': 'Bentley', 'Place': 'Gujarat', 'Units': 80}
    ]

print("\n Dictionary....\n", d)

# appending list of dictionaries to already created DataFrame
dataFrame = dataFrame.append(d, ignore_index=True, sort=False)

# Display the appended result
print("\nResult of append...\n",dataFrame)

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

DataFrame ...
          Car       Place   Units
0         BMW       Delhi     100
1        Audi   Bangalore     150
2         XUV        Pune      50
3       Lexus  Chandigarh     110
4  Volkswagen      Mumbai      90
Dictionary....
[{'Units': 60, 'Car': 'Mustang', 'Place': 'Hyderabad'}, {'Units': 30, 'Car': 'Tesla', 'Place': 'Kerala'}, {'Units': 70, 'Car': 'RollsRoyce', 'Place': 'Punjab'}, {'Units': 80, 'Car': 'Bentley', 'Place': 'Gujarat'}])
Result of append...
          Car       Place   Units
0         BMW       Delhi     100
1        Audi   Bangalore     150
2         XUV        Pune      50
3       Lexus  Chandigarh     110
4  Volkswagen      Mumbai      90
5     Mustang   Hyderabad      60
6       Tesla      Kerala      30
7  RollsRoyce      Punjab      70
8     Bentley     Gujarat      80