将 DataFrame 附加到 {Key: Empty DataFrame (with columns)} 中的空 DataFrame答案

【问题标题】：Appending DataFrame to empty DataFrame in {Key: Empty DataFrame (with columns)}将 DataFrame 附加到 {Key: Empty DataFrame (with columns)} 中的空 DataFrame
【发布时间】：2021-10-17 21:20:07
【问题描述】：

我很难理解这一点。

我有一个常规 df（与 dict 中的空 df 相同的列）和一个空 df，它是字典中的一个值（字典中的键是基于某些输入的变量，所以可以只是一个键/值对或多个键/值对 - 认为这可能是相关的）。 dict结构本质上是：

{key: [[Empty DataFrame
Columns: [list of columns]
Index: []]]}

我正在使用以下代码尝试添加数据：

dict[key].append(df, ignore_index=True)

我得到的错误是：

temp_dict[product_match].append(regular_df, ignore_index=True)
TypeError: append() takes no keyword arguments

这个错误是因为我错误地指定了我试图将 df 附加到的值（就像我试图将 df 附加到键而不是在这里）还是其他什么？

【问题讨论】：

你能举一个输入字典的例子吗？
抱歉回复晚了，输入基于目录端点中的文件数，这些成为键（在对路径进行一些修改后）。这些值就是提到的空dfs。

标签： python-3.x pandas dictionary

【解决方案1】：

也许您在dict[key] 有一个空列表？

请记住，“追加”列表方法（与 Pandas 数据框一不同）仅接收一个参数： https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#more-on-lists https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.append.html

【讨论】：

【解决方案2】：

您的字典在键处包含一个列表列表，我们可以在显示的输出中看到这一点：

{key: [[Empty DataFrame Columns: [list of columns] Index: []]]}
#     ^^ list starts                                        ^^ list ends

出于这个原因，dict[key].append 正在调用 list.append，正如 @nandoquintana 所述。

要附加到 DataFrame 访问列表中的特定元素：

temp_dict[product_match][0][0].append(df, ignore_index=True)

注意没有inplace 版本的append。 append 总是产生一个新的DataFrame：

示例程序：

import numpy as np
import pandas as pd

temp_dict = {
    'key': [[pd.DataFrame()]]
}

product_match = 'key'

np.random.seed(5)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (5, 4)))

temp_dict[product_match][0][0].append(df, ignore_index=True)
print(temp_dict)

输出（temp_dict 未更新）：

{'key': [[Empty DataFrame
Columns: []
Index: []]]}

需要将新的 DataFrame 分配到正确的位置。

一个新变量：

some_new_variable = temp_dict[product_match][0][0].append(df, ignore_index=True)

some_new_variable

    0   1   2   3
0  99  78  61  16
1  73   8  62  27
2  30  80   7  76
3  15  53  80  27
4  44  77  75  65

或返回列表：

temp_dict[product_match][0][0] = (
    temp_dict[product_match][0][0].append(df, ignore_index=True)
)

temp_dict

{'key': [[    0   1   2   3
0  99  78  61  16
1  73   8  62  27
2  30  80   7  76
3  15  53  80  27
4  44  77  75  65]]}

假设 DataFrame 实际上是一个空的 DataFrame，append 是不必要的，因为只需将键处的值更新为 DataFrame 可以工作：

temp_dict[product_match] = df

temp_dict

{'key':     0   1   2   3
0  99  78  61  16
1  73   8  62  27
2  30  80   7  76
3  15  53  80  27
4  44  77  75  65}

或者如果需要列表列表：

temp_dict[product_match] = [[df]]

temp_dict

{'key': [[    0   1   2   3
0  99  78  61  16
1  73   8  62  27
2  30  80   7  76
3  15  53  80  27
4  44  77  75  65]]}

【讨论】：