基于附加的字典列表在df中创建新列，并在字典Pandas列表上循环

在Pandas中，可以使用字典列表来创建新列，并通过循环遍历字典列表来填充数据框（DataFrame）。

首先，我们需要创建一个包含字典的列表。每个字典代表一行数据，其中键表示列名，值表示对应列的值。例如，我们创建一个包含姓名和年龄的字典列表：

data = [{'姓名': '张三', '年龄': 25},
        {'姓名': '李四', '年龄': 30},
        {'姓名': '王五', '年龄': 28}]

接下来，我们可以使用pd.DataFrame()函数将字典列表转换为数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们已经创建了一个包含姓名和年龄的数据框。如果我们想要在数据框中添加一个新列，可以使用以下语法：

df['新列名'] = 值

例如，我们想要添加一个名为“性别”的新列，并为每个人指定性别：

df['性别'] = ['男', '女', '男']

这样，我们就在数据框中成功添加了一个新列。

如果我们想要通过循环遍历字典列表来添加多个新列，可以使用iterrows()方法来遍历数据框的每一行，并使用row变量访问每一行的值。例如，我们想要根据年龄给每个人指定年龄段：

for index, row in df.iterrows():
    if row['年龄'] < 30:
        df.at[index, '年龄段'] = '青年'
    else:
        df.at[index, '年龄段'] = '中年'

在上述示例中，我们使用iterrows()方法遍历数据框的每一行，并使用row变量访问每一行的值。然后，我们使用条件语句根据年龄给每个人指定年龄段，并使用at方法将年龄段值赋给新列。

这样，我们就成功地通过循环遍历字典列表在数据框中创建了新列。

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