从CSV向Dataframe追加字典将删除这些值

，这个问题涉及到数据处理和数据分析领域。

CSV（Comma Separated Values）是一种常见的文件格式，用于存储和交换数据。Dataframe是一种数据结构，类似于表格，用于处理和分析结构化数据。

当从CSV文件中读取数据，并将其追加到Dataframe时，通常会使用字典来表示数据的行。在将字典追加到Dataframe之前，需要注意以下几个问题：

1. CSV文件的读取：可以使用Python中的pandas库来读取CSV文件，并将其转换为Dataframe对象。使用pandas的read_csv函数可以读取CSV文件，并返回一个Dataframe对象。
2. 字典的构建：将CSV中的每一行数据表示为一个字典，其中字典的键对应于Dataframe的列名，字典的值对应于每一列的数据。可以使用Python中的csv库或pandas库来处理CSV文件，遍历每一行数据，并构建字典。
3. 追加到Dataframe：使用pandas库中的append函数可以将字典追加到Dataframe中。可以使用Dataframe的append方法，将字典作为参数传递给它。注意，追加操作不会修改原始的Dataframe，而是返回一个新的Dataframe对象。
4. 删除值：在将字典追加到Dataframe之前，如果需要删除某些值，可以使用字典的pop函数或del语句删除指定的键值对。可以通过遍历字典的键或直接指定键来删除对应的值。

总结： 从CSV向Dataframe追加字典需要经过CSV文件的读取、字典的构建、追加到Dataframe以及删除不需要的值等步骤。可以使用pandas库来完成这些操作。具体步骤如下：

1. 使用pandas的read_csv函数读取CSV文件，得到一个Dataframe对象。
2. 遍历CSV文件的每一行数据，构建字典，表示每一行的数据。
3. 使用Dataframe的append方法，将字典追加到Dataframe中。
4. 在追加之前，可以使用字典的pop函数或del语句删除不需要的键值对。
5. 追加后的Dataframe将包含新追加的数据。