如何将列表中的每个元素填充到数据框的给定列？答案

【问题标题】：How to fill up each element in a list to given columns of a dataframe?如何将列表中的每个元素填充到数据框的给定列？
【发布时间】：2022-01-20 17:51:22
【问题描述】：

假设我有一个如图所示的数据框。

我现在有一个类似 [6,7,6] 的列表。如何将这些填充到我想要的 3 个列中，即数据框的 [one,Two,Four]？请注意，我没有给出“三”列。最终数据框应如下所示：

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以附加一个系列：

df = pd.DataFrame([[2, 4, 4, 8]],
                  columns=['One', 'Two', 'Three', 'Four'])

values = [6, 3, 6]
lst = ['One', 'Two', 'Four']

df = df.append(pd.Series(values, index=lst), ignore_index=True)

或字典：

df = df.append(dict(zip(lst, values)), ignore_index=True)

输出：

   One  Two  Three  Four
0  2.0  4.0    4.0   8.0
1  6.0  3.0    NaN   6.0

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做：

columnstobefilled = ["One","Two","Four"]
elementsfill = [6,3,6]
for column,element in zip(columnstobefilled,elementsfill):
    df[column] = element

【讨论】：

【解决方案3】：

由于您希望列表值位于特定位置，因此您必须指定每个值的位置。包含此内容的一种方法是使用键值对对象，即字典。创建后，您可以使用 append 将其作为一行包含在数据框中：

d = {'one':6,'Two':7,'Four':6}
df.append(d,ignore_index=True)

   one  Two  Three  Four
0  2.0  4.0    4.0   8.0
1  6.0  7.0    NaN   6.0

数据集：

df = pd.DataFrame({'one':2,'Two':4,'Three':4,'Four':8},
                  index=[0])

【讨论】：

【解决方案4】：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'One':2, 'Two':4, 'Three':4, 'Four':8}, index=[0])
new_row = {'One':6, 'Two':7, 'Three':None, 'Four':6}
df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)

输出：

   One  Two  Three  Four
0  2.0  4.0    4.0   8.0
1  6.0  7.0    NaN   6.0

【讨论】：