Pandas数据帧转换:从字典k-v对添加列

Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的数据结构和数据处理功能。在Pandas中，数据帧（DataFrame）是一种二维表格数据结构，类似于Excel中的表格。可以通过字典（k-v对）来添加列到数据帧中。

字典（k-v对）是一种无序的数据结构，其中每个元素由一个键（key）和一个值（value）组成。在Pandas中，可以将字典的键作为列名，将字典的值作为列的数据，通过将字典转换为数据帧的方式来添加列。

以下是一个示例代码，演示如何将字典（k-v对）添加为数据帧的列：

import pandas as pd

# 创建一个字典
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}

# 将字典转换为数据帧
df = pd.DataFrame(data)

# 添加新的列
df['City'] = ['New York', 'London', 'Paris']

# 打印数据帧
print(df)

输出结果如下：

      Name  Age      City
0    Alice   25  New York
1      Bob   30    London
2  Charlie   35     Paris

在上述示例中，我们首先创建了一个字典data，其中包含了Name和Age两列的数据。然后，通过pd.DataFrame()函数将字典转换为数据帧df。接着，我们使用df['City']的方式添加了一个名为City的新列，并为每行赋予了相应的值。最后，通过print(df)打印出了最终的数据帧。

这种方法可以方便地将字典中的数据添加为数据帧的列，适用于需要将外部数据导入到数据帧中进行分析和处理的场景。

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