如何将 Python 字典附加到 Pandas DataFrame，将键与列名匹配答案

【问题标题】：How to append Python dictionary to Pandas DataFrame, matching the key to the column name如何将 Python 字典附加到 Pandas DataFrame，将键与列名匹配
【发布时间】：2021-07-22 21:41:19
【问题描述】：

我查看了旧问题，他们解决了类似的问题，但不是我想要解决的问题。作为快速背景，我正在摄取一个有时返回略有不同的对象的 API，但我想将它们全部附加到同一个表中。

如果该值不在我希望在数据框中留空的字典之一中

df = pd.DataFrame(columns=['C1','C2','C3','C4'])

r1 = {'C1':20,'C2':15,'C3':10,'C4':53}
r2 = {'C1':47,'C3':26,'C4':17}
r3 = {'C2':31,'C3':64,'C4':29}
r4 = {'C1':64,'C2':17}
r5 = {'C1':45,'C2':24,'C3':71,'C4':63}

如何循环 r1-5 并将它们附加到 DataFrame 中？

 C1    C2    C3    C4
 20    15    10    53
 47   None   26    17
None   31    64    26
 64    17   None  None
 45    24    71    63

提前致谢！

编辑：要添加一些其他信息，这是我迄今为止尝试过的一些内容。

我已将每个字典转换为字典列表，然后尝试遍历每个键：值对并在 Loc 函数中使用键

举个例子：

r1 = [{'C1':20},{'C2':15},{'C3':10},{'C4':53}]

【问题讨论】：

检查pd.DataFrame([r1, r2, r3, r4, r5])
谢谢，唯一的问题是有时我只会得到一个没有包含所有列的响应。我正在使用该 DataFrame 将其写入 SQL。例如，如果我只写 r2，我怎么还能“强制”它拥有所有 C1、C2、C3 和 C4？
df = df.append(r2, ignore_index=True).
这能回答你的问题吗？ append dictionary to data frame
您可以将列显式传递给pd.DataFrame([r2], columns=['C1','C2','C3','C4'])，也可以将append r2 传递给使用所需列创建的现有空数据框。

标签： python pandas dictionary

【解决方案1】：

你可以使用 loc 或 append 来做到这一点。

如果你想逐行追加，那么你可以这样做

df.loc[len(df)] = r1
df.loc[len(df)] = r2
df.loc[len(df)] = r3
df.loc[len(df)] = r4
df.loc[len(df)] = r5

或者如果您想将所有行附加在一起，这样效率会更高，您可以这样做：

rows = [r1,r2,r3,r4,r5]
df = df.append(rows)

两者都给你以下输出

【讨论】：